MUSTAFA BIN MAN - eprints.utm.myeprints.utm.my/id/eprint/31405/5/MustafaManPFSKSM2012.pdf · Saya...
59
MODEL INTEGRASI PELBAGAI JENIS PANGKALAN DATA MUSTAFA BIN MAN UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA
-
Upload
nguyenkhanh -
Category
Documents
-
view
226 -
download
0
Transcript of MUSTAFA BIN MAN - eprints.utm.myeprints.utm.my/id/eprint/31405/5/MustafaManPFSKSM2012.pdf · Saya...
MODEL INTEGRASI PELBAGAI JENIS PANGKALAN DATA
MUSTAFA BIN MAN
UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA
MODEL INTEGRASI PELBAGAI JENIS PANGKALAN DATA
MUSTAFA BIN MAN
Tesis ini dikemukakan
sebagai memenuhi sebahagian daripada syarat penganugerahan ijazah
Doktor Falsafah (Sains Komputer)
Fakulti Sains Komputer dan Sistem Maklumat
Universiti Teknologi Malaysia
JULAI 2012
iii
Untuk isteri, ibu, anak-anak, para pensyarah dan rakan-rakan seperjuangan serta
pencinta ilmu sekalian
iv
PENGHARGAAN
Setinggi-tinggi kesyukuran ke hadrat Ilahi dengan izinnya dapat saya siapkan
penyelidikan dan penulisan tesis ini. Selawat dan salam ke atas junjungan besar Nabi
Muhammad S.A.W, keluarga serta sahabatNya.
Saya ingin mengucapkan terima kasih dan penghargaan yang tidak terhingga
kepada penyelia projek; Dr. Mohd Shafry Mohd Rahim yang telah memberikan
bimbingan serta tunjuk ajar, nasihat dan pandangan mengenai penyelidikan ini.
Segala ilmu yang telah disampaikan akan cuba digunakan dan dihargai.
Jutaan penghargaan kepada Institut Penyelidikan Perikanan Malaysia,
Cendering, Terengganu, Jabatan Perikanan Malaysia (JPM) serta Lembaga
Kemajuan Ikan Malaysia (LKIM) kerana penglibatan dari peringkat awal
penyelidikan sehingga akhir penyelidikan dan telah memberi kerjasama dari segi
keperluan, bantuan teknikal dan perbincangan.
Terima kasih juga kepada rakan-rakan, Hj Mohammad Zaidi Zakaria, Fakhrul
Adli Mohd Zaki dan Mohd Lotfi Puniran dari Universiti Malaysia Terengganu di
atas sumbangan maklumat dan idea dalam menjalankan penyelidikan ini serta kepada
sesiapa yang terlibat secara lansung dan tidak lansung membantu penyelidikan ini.
Disamping itu, saya juga ingin mengucapkan terima kasih kepada isteri, ibu
dan anak-anak tercinta kerana memberikan sokongan yang tak terhingga untuk saya
menyiapkan penyelidikan ini. Segala bantuan dan sokongan akan dikenang.
Semoga Allah Meredhai kita semua.
v
ABSTRAK
Integrasi adalah merupakan proses penggabungan pelbagai maklumat
daripada pelbagai sumber yang boleh memberikan faedah kepada organisasi. Ia dapat
mengurangkan masa pemprosesan, meningkatkan penjimatan sumber dan
menambahbaikan perkongsian data untuk pelbagai tujuan. Pelbagai model dan
kaedah bagi proses integrasi telah dibangunkan oleh para penyelidik. Namun
demikian, hasil daripada kajian tersebut masih tidak dapat menyelesaikan masalah
pengintegrasian data ruang dan bukan ruang. Ini adalah kerana model tersebut tidak
mengambil kira sifat-sifat data dan struktur maklumat yang berbeza format serta
jenis, berlainan lokasi dan pelbagai aplikasinya. Oleh itu, proses pengintegrasian
sangat sukar dan tiada model yang generik dapat memenuhi keperluan ini. Maka satu
model baru yang dinamakan Spatial Information Databases Integration Model
(SIDIM) dibangunkan bagi menyelesaikan masalah pengintegrasian maklumat ini.
SIDIM adalah satu model yang dapat menyelaraskan pelbagai format data menerusi
perbandingan skema yang dijalankan. Pelbagai jenis data yang berada di lokasi yang
berlainan dapat digabungkan menerusi algoritma yang telah dibina tanpa
menjejaskan pelbagai aplikasi yang sedang digunakan. Model ini telah pun
diimplementasikan di Lembaga Kemajuan Ikan Malaysia (LKIM) dan Jabatan
Perikanan Malaysia (JPM). Hasil implementasi tersebut mendapati 95% tahap
kebolehoperasian dan kebolehupayaan integrasi maklumat dicapai hasil integrasi
bagi Sistem Kedudukan Tukun Tiruan (ARPOS), Sistem Pendaratan Ikan (WiFISH),
Sistem Profil Bot Nelayan (e-Nelayan), e-Daratan dan e-Diesel. Sistem-sistem ini
berada di lokasi yang berlainan. Kajian terhadap pengguna pula mendapati 90%
berpuashati dengan perisian yang dibangunkan ini kerana ia menyediakan keperluan
maklumat bagi perangkaan hasil tangkapan ikan dan keperluan protin negara. Dapat
disimpulkan model SIDIM berjaya membuktikan keberkesanannya dalam proses
pengintegrasian pelbagai maklumat.
vi
ABSTRACT
Integration is a combination process of various information from various
sources that can provide benefits to the organization. It can reduce processing time,
increase saving resources and improve data sharing for various purposes. Various
models and methods for the integration process have been developed by researchers.
However, the results of these studies still unable to solve the problem of integration
of spatial and non-spatial data. This is because the previous models do not take into
account the property and structure of data information of different formats and types,
different locations and various applications. Therefore, the integration process is very
difficult and there is no generic model that can meet this requirement. Thus a new
model called Spatial Databases Information Integration Model (SIDIM) was
developed to solve the integration problem of this information. SIDIM is a model
that can coordinate various data formats through the comparison scheme that has
been implemented. Various types of data from different locations can be combined
through an algorithm that has been developed without affecting various applications
that are being used. This model has ready been implemented in Lembaga Kemajuan
Ikan Malaysia (LKIM) and Jabatan Perikanan Malaysia (JPM). The result of
implementation indicates that 95% level of interoperability and capability of
information has been achieved through integration of information for Artificial Reefs
Positioning System (ARPOS), Fish Landing System (WiFISH), Fisherman Boat
Profile System (e-Nelayan), e-Daratan and e-Diesel. These systems are located in
different locations. A study on consumers found that 90% are satisfied with the
developed software because it provides statistical information of the fish landing and
county protein requirements. It can be concluded that the SIDIM model has
successfully proven its effectiveness in the process of integration of various
information.
vii
KANDUNGAN
BAB PERKARA MUKA SURAT
PENGAKUAN ii
DEDIKASI iii
PENGHARGAAN iv
ABSTRAK v
ABSTRACT vi
KANDUNGAN vii
SENARAI JADUAL xiii
SENARAI RAJAH xvi
SENARAI SINGKATAN xxii
SENARAI ISTILAH xxiv
SENARAI LAMPIRAN xxv
1
PENGENALAN
1
1.1 Pendahuluan 1
1.2 Latar Belakang Masalah 4
1.3 Pernyataan Masalah Penyelidikan 8
1.4 Matlamat Penyelidikan 9
1.5 Objektif Penyelidikan 9
1.6 Skop Penyelidikan 9
1.7 Motivasi Kajian 10
1.8 Sumbangan Hasil Kajian 12
1.9 Struktur Tesis 13
viii
2
KAJIAN LITERATOR
15
2.1 Pendahuluan 14
2.2 Teknologi dan Sistem Pengurusan Pangkalan
Data
16
2.2.1 Konsep Sistem Pengurusan Pangkalan
Data
18
2.2.2 Data, Maklumat dan Pengetahuan
2.2.2.1 Data
2.2.2.2 Maklumat
2.2.2.3 Data Ruang dan Bukan Ruang
2.2.3 Pangkalan Data
2.2.4 Sistem Pengurusan Pangkalan Data
(DBMS)
2.2.4.1 Pengurusan Pangkalan Data
Ruang
2.2.5 Konsep Asas Model Data
2.2.6 Model Data
2.2.6.1 Perbincangan Dan Perbandingan
Antara Model Pangkalan Data
19
19
19
20
22
24
24
25
26
28
2.3 Sistem Pengurusan pangkalan Data Lembaga
Kemajuan Ikan Malaysia (LKIM) dan jabatan
Perikanan Malaysia (JPM)
2.3.1 Pangkalan Data Kedudukan Tukun
Tiruan (KTT)
2.3.2 Pangkalan Data Pendaratan Ikan (PI)
2.3.3 Catch Per Unit Effort (CPUE)
30
31
35
37
2.4 Integrasi Data dan Pangkalan Data
2.4.1 Kebolehoperasian (Interoperability) Data
2.4.2 Integrasi Pangkalan Data yang Tidak
sama (heterogeneous)
2.4.2.1 Analisa Spesifikasi
2.4.2.2 Peningkatan
39
40
41
44
44
ix
2.4.2.3 Pengiraan Data Kebergantungan:
Penilaian Berterusan
2.4.2.4 Pemadanan Data Ruang
2.4.2.5 Pengawalan Antara Pangkalan Data
46
46
47
2.5 Kaedah Integrasi 48
2.5.1 Kaedah Peraturan Agihan Spatial (PAS)
2.5.2 Penginterasian GIS dan Model USLE
2.5.3 Sistem Dwi Kuib
2.5.4 Pendekatan Gudang Data
(Datawarehouse)
2.5.5 Pendekatan Pengantara (Mediator)
2.5.6 Pendekatan peer-to-peer
2.5.7 Kajian Perbandingan Antara Kaedah-
kaedah dan Model Integrasi
50
52
54
61
63
64
65
2.6 Capaian Maklumat 69
2.6.1 Pendekatan Ontologi
2.6.2 Clustering Large Application based on
RANdomized Search (CLARANS)
2.6.3 Kajian Perbandingan Pendekatan
Capaian Maklumat
70
72
73
2.7 Kaedah Formal
2.7.1 Proses Formalisasi
2.7.1.1 Faedah Formalisasi
2.7.1.2 Perlaksanaan Proses Formalisasi
2.7.2 Petri Net
2.7.2.1 Pemodelan Menggunakan Petri
Net
2.7.2.2 Aplikasi Menggunakan Petri Net
2.8 Perbincangan
74
76
78
79
81
84
86
87
3
METODOLOGI PENYELIDIKAN
3.1 Pendahuluan
89
89
x
3.2 Metodologi Kajian
3.3 Sumber Data dan Pangkalan Data
3.3.1 Data Kedudukan Tukun Tiruan,
Pendaratan Ikan dan Profil Bot
3.4 Rekabentuk Model Integrasi
3.4.1 Perbandingan Skema
3.5 Perlaksanaan dan Pembangunan Model Integrasi
3.5.1 Visualisasi maklumat
3.6 Penilaian dan Pengujian Model Integrasi
3.7 Kesimpulan
90
92
92
94
95
97
100
101
102
4
MODEL INTEGRASI PELBAGAI JENIS
PANGKALAN DATA
4.1 Pendahuluan
4.2 Spatial Information Databases Integration
Framework (SIDIM)
4.2.1 Parameter Piawai bagi Proses Integrasi
4.2.1.1 Format dan Jenis Data
4.2.1.2 Jenis Pangkalan Data dan
Aplikasi Sistem Pengurusannya
4.2.1.3 Lokasi Simpanan Data dan
Maklumat
4.2.2 Model Integrasi
4.3 Pembuktian Model Integrasi
4.3.1 Spesifikasi Tidak Formal Bagi SIDIM
4.3.2 Transfomasi Class Diagram Kepada
Spesifikasi Formal Berasaskan Z
4.3.3 Spesifikasi Z bagi Integrasi Pelbagai
Jenis Pangkalan Data
4.3.4 Pengesahan Spesifikasi Z Bagi SIDIM
Menggunakan Teorem Pembuktian
4.3.4.1 Teorem Pembuktian Bagi Asas
Permulaan (Initial State)
104
104
104
105
105
105
107
107
110
111
112
114
116
118
xi
4.3.4.2 Teorem Pembuktian Bersyarat
(pre-Condition)
4.4 Kesimpulan
119
122
5 IMPLEMENTASI MODEL INTEGRASI
5.1 Pendahuluan
5.2 Sistem Pelbagai Jenis Pangkalan Data
5.2.1 Kebergantunagn Data (Data
Dependency)
5.3 Sistem Integrasi Pintar Pangkalan Data
5.3.1 Model Fizikal Bagi SIDIM
5.4 Integrasi Maklumat ruang dan bukan ruang
5.5 Algoritma Pengintegrasian
5.5.1 Pembinaan Algoritma Pengintegrasian
5.6 Visualisasi Maklumat
5.6.1 Visualisasi Data Ruang da Bukan Ruang
5.6.2 Grafik
5.6.3 Laporan dan Analisa
5.7 Kesimpulan
123
123
123
127
128
131
134
139
141
146
146
147
148
150
6
PENGUJIAN DAN PENILAIAN
6.1 Pendahuluan
6.2 Pengujian Integrasi maklumat Mengikut
Keperluan Pengguna
6.3 Keupayaan Integrasi
6.3.1 Pengujian Rangkaian Bagi Setiap Jenis
Pangkalan Data
6.3.2 Pengujian Kelajuan Capaian Data Bagi
Proses Integrasi
6.3.3 Pengujian Pemaparan Rekod Pelbagai
Jenis Pangkalan Data Mengikut Jenis
Pangkalan Data
6.3.4 Pengujian Pemaparan Rekod Bagi Proses
151
151
152
159
160
162
165
166
xii
Integrasi Dua Jenis Pangkalan Data
6.3.5 Pengujian Pemaparan Rekod Bagi Proses
Integrasi Tiga jenis Pangkalan Data
6.4 Pengujian Pengkelompokan Maklumat di antara
Pelbagai Jenis Pangkalan Data
6.5 Pengujian Visualisasi Maklumat Pelbagai Jenis
Pangkalan Data Secara Pemetaan Berasaskan
Peta.
6.6 Pengujian Usaha Yang Telah Dilakukan Oleh
Nelayan Untuk Aktiviti Penangkapan Ikan
Berasaskan Kepada CPUE.
6.7 Kajian Perbandingan Dengan Model Lain
6.8 Perbincangan
167
169
171
176
182
184
7 KESIMPULAN DAN KAJIAN MASA DEPAN
7.1 Pendahuluan
7.2 Penemuan Penting Hasil Kajian
7.3 Kajian Masa Depan
7.4 Kesimpulan
186
186
188
190
192
BIBLIOGRAFI 193
Lampiran A - F 213 - 286
xiii
SENARAI JADUAL
NO. JADUAL TAJUK MUKA SURAT
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
3.1
3.2
3.3
3.4
Senario Perkembangan Teknologi Pangkalan
Data
Pangkalan Data bagi Genetik
Rumusan Model Pangkalan Data
Taburan Kedudukan Tukun Tiruan
Menggunakan Perisian hamparan Elektronik
(Spreed Sheet).
Persamaan Kriteria bagi Pendekatan Integrasi
Data Ruang dan Bukan Ruang
Ringkasan Sistem Integrasi yang telah
dibangunkan menggunakan Pendekatan
Pengantara (Mediator)
Ringkasan Sistem Integrasi yang telah
dibangunkan menggunakan Pendekatan peer-
to-peer
Persamaan dan Perbezaan di antara
Pendekatan Berasaskan Ontologi dan
CLARANS bagi Capaian Maklumat
Maklumat Kedudukan Tukun Tiruan LKIM
Rekod Pendaratan Ikan Secara Harian
Profil Nelayan Berasaskan Maklumat Bot
yang telah dilesenkan
Andaian Persamaan bagi penentuan
17
18
29
32
66
67
68
73
93
93
94
97
xiv
3.5
4.1
4.2
5.1
5.2
5.3
5.4
5.5
6.1
6.2
6.3
6.4
keberkesanan pertumbuhan tukun tiruan
berdasarkan jumlah hasil tangkapan yang
telah dijalankan.
Pecahan Kelompok bagi Tukun Tiruan
Mengikut Lokasi berasaskan Jenis Tukun
Tiruan
Spesifikasi Tidak Formal Bagi SIDIM
Teorem Besyarat (Pra-Syarat) Bagi
Pangkalan Data Kedudukan Tukun Tiruan.
Penerangan Mengenai Setiap Entiti
Model Data Fizikal bagi Pangkalan Data
Pendaratan Ikan (MySQL)
Model Data Fizikal bagi Pangkalan Data
Kedudukan Tukun Tiruan (Ms Access)
Model data Fizikal bagi Profil Vesel atau Bot
(Oracle)
Model Data Fizikal Bagi Pangkalan Data
Baru (MySQL) selepas Proses Integrasi
dijalankan berasaskan kepada Model SIDIM
(Hasil gabungan tiga jenis pangkalan Data)
mengikut query oleh pengguna
Tiga jenis pangkalan data yang berbeza jenis
dan format simpanannya yang disimpan di
dalam pelayan yang sama dan berselerak.
Skala bagi Penilaian Keperluan Pengguna
Interaksi pelbagai jenis pangkalan data di
dalam persekitaran dan pelayan yang sama
dan berselerak.
Keupayaan Capaian Integrasi tiga jenis
pangkalan data Mengikut kelajuan serta
jumlah kapasiti pangkalan data tersebut di
dalam persekitaran setempat (Local Server)
dan berselerak (Distributed Server).
99
97
111
121
130
132
133
133
134
152
155
161
162
xv
6.5
6.6
6.7
6.8
Keupayaan Capaian Integrasi tiga jenis
pangkalan data mengikut kelajuan serta
jumlah kapasiti pangkalan data bagi proses
visualisasi maklumat di atas peta secara
online bagi persekitaran setempat (local
server) dan berselerak (distributed server).
Keupayaan Capaian bagi Integrasi tiga jenis
pangkalan data mengikut kelajuan serta
jumlah kapasiti pangkalan data bagi paparan
maklumat berbentuk statistik bergraf bagi
persekitaran setempat (local server) dan
berselerak (distributed server).
Perbandingan Model Integrasi Data Ruang
dan Bukan Ruang
Perbandingan Model Integrasi Data Bukan
Ruang
163
164
183
183
xvi
SENARAI RAJAH
NO. RAJAH TAJUK MUKA SURAT
2.1
Data, Maklumat dan Pengetahuan
20
2.2 Perkembangan Model Pangkalan Data 28
2.3
2.4
Proses Peralihan Sistem Berasaskan
Hamparan Elektronik Kepada ARPOS
Antara Muka Sistem ARPOS
33
34
2.5 Borang Penyata Pendaratan Ikan Harian Bagi
Jeti LKIM Pulua Kambing, Terengganu
35
2.6 Antaramuka Sistem WiFISH 37
2.7 Langkah Utama Dalam Proses Integrasi
Pangkalan Data
42
2.8 Proses yang terlibat bagi memastikan
Integrasi pangkalan Data Dalam Keadaan
Stabil
43
2.9 Kawasan Kajian Dengan Dua Pangkalan Data 43
2.10 Beberapa Spesifikasi yang Menggambarkan
Perkaitan Dua Pangkalan Data
44
2.11 Peningkatan dengan Pengubahsuaian pada
Aras Skema dan Data
45
2.12 Keputusan daripada Dua Proses Pemadanan
Data yang dilakukan
47
2.13 Gambaran Proses Penggabungan Pangkalan
Data
51
2.14 Integrasi Antara Kaedah Permodelan
Berdasarkan Ciri-Ciri Geografi Dengan
55
xvii
Sistem KIUB
2.15 Konsep Model Data Dua Kiub 56
2.16 Integrasi di antara data spatial dan data non
spatial
58
2.17 Proses Pengujian Perubahan Data 59
2.18 Gabungan Dua Kiub menjadi Satu Kiub 60
2.19 Senibina bagi Gudang Data 62
2.20 Gambaran Pendekatan Pengantara (Mediator),
Pembalut (Wrapper) dan Gudang Data
(Datawarehouse)
63
2.21 Gambaran Penggunaan Pendekatan Peer-to-
Peer bagi Integrasi data dari pelbagai sumber
65
2.22
2.23
2.24
2.25
2.26
2.27
3.1
Fasa-fasa yang terlibat di dalam Metodologi
Kajian
Kajian berkaitan dengan Kaedah Formal
(Noraida et al., 2008)
Komponen bagi Petri Net
Pewakilan Matrik bagi Rajah 2.23
Peraturan Penembakan Petri Net
Perlaksanaan Petri Net secara Berjujukan dan
Serentak
Petri Net wewakili ciri-ciri keadaan sesuatu
sistem
Fasa-fasa yang terlibat di dalam Metodologi
Kajian
77
80
82
84
85
85
86
90
3.2 Carta Alir Metodologi Kajian Bagi Proses
Integrasi Pelbagai Maklumat bagi Pelbagai
Jenis Pangkalan Data
91
3.3 Senibina Keseluruhan Model Integrasi 95
3.4 Proses Pembinaan Algoritma untuk
Pengabungan Data ruang dan bukan ruang
bagi Model Integrasi yang tidak sama
(Heterogeneous) dalam persekitaran setempat
98
xviii
dan teragih.
4.1 Gabungan Data ruang dan bukan ruang bagi
paparan maklumat Tukun Tiruan di atas peta
secara atas talian
106
4.2 Proses Integrasi Pelbagai format dan jenis
data bagi pelbagai jenis pangkalan data
108
4.3 Proses Transfomasi RoZ 113
4.4 Class Diagram untuk tiga jenis pangkalan
data
113
4.5 Pengisytiharan pembolehubah berjenis Bebas
Bagi Spesifikasi Z
114
4.6 Skema Integrasi Maklumat Bagi Tiga Jenis
Pangkalan Data yang formatnya berbeza
115
4.7 Contoh Paparan Skrin bagi Proses Penentuan
Kesahihan Spesifikasi Menggunakan Perisian
Z/EVES
117
4.8 Teorem Asas Permulaan Bagi satu jenis
Pangkalan Data
118
4.9 Teorem Asas Permulaan Bagi satu lagi jenis
Pangkalan Data
119
5.1 Integrasi Pelbagai Maklumat Data Ruang dan
Bukan Ruang Bagi Pelbagai Jenis Pangkalan
Data
124
5.2 Senibina Skema 3-Lapisan 125
5.3 Diagram Hubungan Entiti dan Atribut Bagi
Tiga Jenis Pangkalan Data
114
5.4 Gambaran Integrasi Pelbagai Data Ruang dan
Bukan Ruang Bagi Pangkalan Data yang
Berbeza Jenis dan Lokasinya (Single or
Multiple Server)
135
5.5 Gambaran Bagi Persekitaran Untuk Capaian
Data Dari Pelbagai Jenis Pangkalan Data
Dalam Satu Pelayan (Server) Dengan
137
xix
Pelbagai Pelanggan (Cleint)
5.6 Gambaran bagi persekitaran untuk capaian
data dari pelbagai jenis pangkalan data dalam
pelbagai pelayan (Server) secara teragih
(Distributed) dengan pelbagai pelanggan
(Client)
137
5.7 Proses-proses Utama di dalam Model SIDIM
Bagi Algoritma Pengintegrasian
140
6.1 Antaramuka Utama SIDIM 153
6.2 Antaramuka Capaian dan Visualisasi
Maklumat Mengikut Kelompok
154
6.3 Antaramuka Analisas Dalam Bentuk Statistik
Bergraf
155
6.4 Graf Bar Bagi Penilaian Terhadap
Antaramuka Sistem oleh Responden
156
6.5 Graf Bar Bagi Penilaian Masa Terhadap
Capaian Maklumat Menerusi Sistem Oleh
Responden
156
6.6 Graf Bar Bagi Penilaian Terhadap Keupayaan
“Interoperability” di antara Pelbagai
pangkalan Data Oleh Responden
157
6.7 Graf Bar Bagi Penilaian Terhadap
Kebolehpercayaan Integrasi Pelbagai
Maklumat Bagi Pelbagai Jenis pangkalan
Data Oleh Responden
157
6.8 Graf bar Bagi Penilaian Terhadap Keupyaan
Visualisasi Oleh Responden
158
6.9 Graf Bar Bagi Penilaian Terhadap Analisa
Berstatistik Oleh Responden
159
6.10 Paparan Graf Perbandingan Masa Capaian
bagi Proses Integrasi Tiga Jenis pangkalan
Data menggunakan Model SIDIM Bagi
Persekitaran Setempat dan Teragih.
163
xx
6.11 Paparan Graf Perbandingan Masa Capaian
bagi Proses Integrasi Tiga Jenis pangkalan
Data menggunakan Model SIDIM Bagi
Proses Visualisasi Maklumat di atas Peta
Secara Online Bagi Persekitaran Setempat
dan Teragih.
164
6.12 Paparan Graf Perbandingan Masa Capaian
bagi Proses Integrasi Tiga Jenis Pangkalan
Data Mengikut Kelajuan Serta Jumlah
Kapasiti Pangkalan Data Untuk Paparan
Maklumat Berbentuk Statistik Bergraf Bagi
Persekitaran Setempat dan Teragih.
165
6.13 Hasil Integrasi Dua Pangkalan Data Jenisnya
Berbeza (MySQL dan MS Access)
167
6.14 Hasil Integrasi Dua Pangkalan Data jenisnya
Berbesa (MySQL dan Oracle)
167
6.15 Paparan Hasil Bagi Pangkalan Data
Pendaratan Ikan (MySQL)
168
6.16 Paparan Hasil Bagi Pangkalan Data
Kedudukan Tukun Tiruan (MS Access)
168
6.17 Paparan Hasil Bagi Pangkalan Data Profil
Vesel atau Bot (Oracle)
168
6.18 Paparan Hasil Bagi Integrasi Ketiga-tiga Jenis
Pangkalan Data
168
6.19 Hasil bagi Carian Maklumat Mengikut
Kelompok Jenis Tukun
169
6.20 Hasil Bagi Carian Maklumat Mengikut
Kelompok Jenis Ikan
170
6.21 Menu Pelbagai Carian Maklumat Mengikut
Kelompok
171
6.22 Pamaparan Maklumat Kedudukan Tukun
Tiruan Menggunakan Peta Satelit
172
6.23 Pemaparan Maklumat Kedudukan Tukun 173
xxi
Tiruan Menggunakan Peta Biasa
6.24 Pemaparan Maklumat Mengenai Jenis Ikan
Mengikut Kawasan tangkapan dan Jenis
Tukun Tiruan di atas Peta Satelit
174
6.25 Pemaparan Maklumat Mengenai Jenis Ikan
Mengikut Kawasan tangkapan dan Jenis
Tukun Tiruan di atas Peta Biasa
175
6.26 Enjin Carian Maklumat Bagi Pengiraan Usaha
(effort) berdasarkan Kepada Jumlah Hasil
Tangkapan Ikan
178
6.27 Hasil Carian Maklumat dan Kiraan Usaha
(effort) Mengikut Tarikh Tangkapan
179
6.28 Graf hasil Proses Integrasi dan Carian
Mengikut Kriteria yang dipilih
180
6.29 Graf Jumlah Hasil Tangkapan Berdasakan
Jenis Pukat Mengikut Bulanan
181
6.30 Graf Jumlah Hasil Tangkapan Berdasarkan
Bot Mengikut Bulanan
181
6.31 Graf Jumlah Hasil Tangkapan Berdasarkan
Kekerapan Aktiviti Tangkapan yang
Dijalankan Bagi Sesebuah Bot Mengikut
Bulanan.
182
xxii
SENARAI SINGKATAN
LKIM
JPM
KTT
MOSTI
ARPOS
WiFISH
PI
UTM
GIS
USGS
SAND
TLDM
PAS
SAUP
FAO
USLE
ODBC
ICA
FID
TID
GID
DID
CLARANS
PAM
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Lembaga Kemajuan Ikan Malaysia
Jabatan Perikanan Malaysia
Kedudukan Tukun Tiruan
Ministry of Science, Technology and Innovation
(Kementerian Sains, Teknologi and Inovasi)
Artificial Reef Positioning System
Wireless Fish Landing System
Pendaratan Ikan
Universal Transverse Mercator
Sistem Maklumat Geografi
US Geoglogical Survey
Spatial and Non-Spatial Database
Three Level Data Model
Peraturan Agihan Spatial
Sea Around US Project
Food and Agriculture Organization
Universal Soil Loss Equation
Open Database Connectivity
Interdatabase Correspondence Assertion
Rujukan Ciri-ciri Geografi
Rujukan Masa Perubahan
Rujukan Geogmetri
Rujukan Atribut Geografi
Clustering Large Application Based on RANdomised Search
Partitioning Around Mediod
xxiii
CPUE
UML
FMT
SIDIM
BYU
-
-
-
-
-
Catch Per Unit Effort
Unified Modelling Language
Fusion Modelling Techniques
Spatial Information Databases Integration Framework
Brigham Young University
xxiv
SENARAI ISTILAH
Data Ruang
Data Bukan Ruang
Dapatan Semula Maklumat
Pengekstrakan Maklumat
Setempat
Berselerak
Pelayan
Pelanggan
Kebolehoperasian
Kaedah Formal
Ketidaksamaan
Kesamaan
Pemodelan Data Berdasarkan Ruang
Lapisan
Kiub Sistem
Pangkalan Data Hubungan
XML
Pengantara
Pemintaan/arahan
Gudang Data
Pembalut
Spatial Data
Non- Spatial
Information Retrieval
Information Extraction
Local/Centralized
Distributed
Server
Client
Interoperability
Formal Method
Heterogeneous
Homogenous
Field Based
Layer
System Cube
Relational Database
Extensible Markup Language
Mediator
Query
Datawarehouse
Wrapper
xxv
SENARAI LAMPIRAN
LAMPIRAN TAJUK MUKA SURAT
A
Skema-skema Bagi Pelbagai Jenis
Pangkalan Data Menggunakan Kaedah
Formal
213
B Penskripan dan Penyataan SQL Bagi
Pembangunan Model SIDIM.
231
C Data Taburan Kedudukan Tukun Tiruan 261
D Borang Soal Selidik Keberkesanan Kajian 273
E Senarai Penerbitan 280
F Anugerah Pingat Sempena Pertandingan
Produk Inovasi di BIOMALAYSIA
2011dan Malaysia Technology Expo (MTE)
2012.
285
BAB 1
PENGENALAN
1.1 Pendahuluan
Era teknologi maklumat dan komunikasi (ICT) banyak mempengaruhi
kehidupan manusia. Manusia dibanjiri dengan pelbagai jenis data digital setiap hari
yang boleh diperolehi menerusi laman-laman sesawang, penerimaan mesej menerusi
alat telekomunikasi mobil dan media cetak lain. Proses penghantaran, capaian,
penyimpanan dan perlombongan data digital dilakukan dalam rentak yang pantas
menjadikan maklumat boleh didapati dengan cepat. Namun, semakin meningkatnya
jumlah data digital semakin sukar untuk mendapatkan sesuatu maklumat (Alalwan,
N. et al., 2009).
Kejayaan sesebuah syarikat ataupun projek bergantung kepada kepantasan
dan ketepatan dalam memperolehi maklumat kritikal yang diperlukan. Proses
dapatan semula maklumat (IR) dan pengekstrakan maklumat (IE) sering dikaitkan
dengan perolehan maklumat yang dikehendaki. Namun ramai yang keliru perbezaan
di antara keduanya. IR mendapatkan satu set dokumen yang berkaitan yang mana
dokumen berkenaan akan dianalisis oleh pengguna. Satu contoh aplikasi carian IR
seperti Google dan Yahoo. IE pula mendapatkan fakta yang diinginkan daripada
dokumen yang mana pengguna akan membuat analisis berdasarkan fakta bukannya
dokumen (Linping Shuang dan Hongjun Zhu, 2011).
2
Persoalan yang timbul adalah bagaimanakah kita dapat memperolehi
maklumat yang diingini daripada lautan data digital, yang mana lautan ini makin
berkembang dengan kadar yang pantas? Bagaimanakah maklumat dalam pelbagai
pangkalan data yang besar dapat digabungkan atau diintegrasikan dan segera dapat
divisualisasikan dalam bentuk yang lebih bermakna? Bagaimanakah segala data ini
hendak dikumpulkan atau disatukan dari pelbagai sumber atau pangkalan data yang
berbeza yang berada di pelbagai lokasi yang berbeza?
Segala maklumat yang ingin dicari atau dicapai telah tersimpan di dalam
sesebuah pangkalan data. Pangkalan data merujuk kepada sekumpulan data yang
berkaitan kepada objek atau aktiviti tertentu. Data di dalam sebuah sistem pangkalan
data biasanya disusun di dalam satu atau lebih fail yang di dalamnya terkandung
maklumat berkaitan dengan organisasi atau keperluan pembina sistem pangkalan
data berkenaan (Kuchibhotla, H.N. et al., 2009). Lantaran itu, sebuah pangkalan data
digital boleh dianggap sebagai sebuah sistem yang boleh menyimpan rekod secara
berkomputer yang juga berfungsi sebagai sebuah kabinet fail elektronik (Kroenke et
al., 2007).
Sebuah pangkalan data biasanya terdiri daripada medan dan juga rekod.
Rekod merujuk kepada sekumpulan maklumat yang berbeza bagi sesuatu subjek
yang sama. Contohnya sebuah buku direktori telefon, setiap individu yang
disenaraikan di dalamnya merujuk kepada rekod. Medan pula merujuk kepada
kategori maklumat. Dalam ke buku direktori telefon seperti di atas, kategori nama,
alamat dan nombor telefon merujuk kepada medan-medan yang berasingan.
Gabungan medan-medan ini akhirnya akan membentuk satu rekod. Gabungan rekod-
rekod ini pula akan membentuk satu fail. Seterusnya, gabungan-gabungan fail ini
akan menghasilkan sebuah pangkalan data (Ling Liu dan Tamer M., 2009).
Sebenarnya terdapat pelbagai jenis struktur pangkalan data di persekitaran
kita. Namun di antara jenis-jenis pangkalan data yang sering digunakan adalah
pangkalan data berhirarki (Hierarchical Database), Pangkalan Data Berangkaian
(Network Database), Pangkalan Data Hubungan (Relational Database), Pangkalan
3
Data Berorientasikan Objek (Object Oriented Database) dan sebagainya. Pangkalan
data berhirarki mudah difahami tetapi kurang fleksibel. Manakala, pangkalan data
berangkaian amat rumit dan sukar diimplementasikan. Pangkalan data
berorientasikan objek pula tidak mempunyai satu piawai dan definisi yang
menyeluruh. Pada amnya, Pangkalan Data Hubungan merupakan sejenis pangkalan
data yang sering dipilih dan digunakan oleh ramai pengguna kerana ia adalah lebih
fleksibel dan mudah difahami (Raju Halder et al., 2010).
Secara ringkasnya, sebuah pangkalan data hubungan adalah satu kumpulan
perkaitan atau jadual dua dimensi. Sebuah pangkalan data hubungan menyimpan data
dalam satu atau lebih jadual dan jadual-jadual ini boleh dihubungkan dengan
beberapa cara bertujuan agar maklumat dapat dicapai dengan mudah (Raju Halder et
al., 2010 ).
Dalam era sekarang, satu kajian penyelidikan mengenai carian maklumat
yang berasaskan kepada data ruang dan bukan ruang amatlah diperlukan. Secara
umumnya data ruang adalah merujuk kepada ciri-ciri lokasi atau kedudukan sesuatu
objek dalam ruangan tertentu dimana kejituannya atau ketepatan perletakan objek-
objek tersebut di antara satu sama lain adalah ditentukan berdasarkan kepada
prosidur cerapan data dilapangan (Yu Xia et al., 2011).
Sumber data ruang yang utama lazimnya merujuk kepada helaian peta atau
pelan yang dihasilkan melalui kaedah pengukuran dilapangan dan hasilnya
diterjemahkan dalam bentuk simbol dan warna tertentu yang mudah difahami secara
umumnya oleh orang ramai atau digunapakai oleh pengamal badan-badan
professional yang berkaitan (Steiniger, S. dan Hunter, A.J.S., 2010). Ia
dipersembahkan sama ada dalam bentuk cetakan atau digital (Shashi Shekhar dan
Sanjay Chawla, 2003).
Data bukan ruang pula merujuk kepada data atribut atau teks yang diperolehi
hasil daripada aktiviti merekod, kemasukan data dan penyimpanan data ke dalam
medium storan atau pangkalan data tertentu oleh sesebuah organisasi. Himpunan data
bukan ruang yang disimpan ini jikalau diteliti ternyata terdapat ciri-ciri struktur dan
kandungan datanya yang membolehkan proses hubungan di antara kedua-dua bentuk
4
sumber maklumat dapat dipadankan dengan data ruang (Harvey dan Francis, 2008;
Chang, K., 2007).
Jika keadaan ini berlaku maka data bukan ruang tersebut boleh memberi nilai
tambah kepada data atribut yang sedia pada sesuatu data ruang. Sebagai contoh,
maklumat yang digambarkan di atas peta jalanraya misalnya hanya terhad kepada
data nama jalan dan lokasi-lokasi utama dikiri kanan jalan tersebut sahaja. Manakala
simbol dan warna garisan jalanraya yang digambarkan pula membawa maksud
kepada kategori jalan sama ada jenis jalanraya biasa, lebuhraya atau lain-lain
kategori jalanraya. Kandungan maklumat seperti ini mungkin hanya sesuai
digunakan untuk tujuan peta panduan jalan khasnya bagi aktiviti perlancongan
(Sajimon Abraham dan P. Sojan Lal, 2008; Fu, P. dan J. Sun, 2010).
Kaedah pencarian maklumat berkaitan dengan data ruang dan bukan ruang ini
amatlah diperlukan oleh pengguna yang memerlukan maklumat mengenai sesuatu
lokasi dan perubahan terhadap lokasi tersebut. Selaian itu juga, maklumat tersebut
boleh diperolehi menerusi kaedah visualisasi berasaskan peta. Gabungan kedua-dua
data ruang dan bukan ruang ini amatlah bermakna sekiranya proses gabungan
pelbagai sumber maklumatnya boleh disatukan (Gang Yu dan Jingzhong Chen,
2009).
1.2 Latar Belakang Masalah
Peningkatan data digital telah berkembang dengan pesat. Jika merujuk
kepada sesebuah direktori pelayan komputer, didapati kebanyakan data disimpan di
dalam pangkalan data yang berjenis sama seperti MySQL. Namun demikian ada juga
terdapat pelayan komputer yang mempunyai dua atau lebih pangkalan data yang
jenisnya berbeza seperti MySQL dan ORACLE. Namun demikian, terdapat banyak
organisasi hanya menggunakan satu pangkalan data sahaja dalam pelayan mereka
kerana mudah untuk penyelenggaraan dan penjimatan kos bagi pembayaran lesen
(Ling Liu dan Tamer Ozsu, 2009; O’brien, J. dan Marakas, G.M., 2008).
5
Sekiranya organisasi berkenaan ingin mencapai pelbagai maklumat dari
pelbagai sumber data yang disimpan di pelbagai jenis pangkalan data serta berada di
pelbagai lokasi pelayannya, maka satu teknik penggabungan data haruslah diambil
kira bagi memudahkan maklumat diperolehi. Satu kaedah perlu difikirkan bagi
membolehkan data di dalam pelbagai jenis pangkalan data ini dapat diintegrasikan
menjadi sumber maklumat lebih bermakna terutamanya bagi data berkaitan geografi.
Dalam membangunkan GIS, terdapat empat komponen yang perlu
diambilkira dari sudut sains komputer iaitu data input, model data, manipulasi dan
analisis data serta persembahan data. Masing-masing mempunyai fungsi yang
tersendiri bagi memastikan GIS berfungsi dengan sempurna (Yan Xiao dan Mingwen
Cheng, 2011).
Pangkalan data GIS terdiri daripada pelbagai bentuk sumber data geografi.
Secara umumnya sumber data GIS dikategorikan kepada dua kumpulan utama iaitu
data ruang dan bukan ruang. Data ruang boleh dibahagikan kepada bentuk raster dan
vektor. Data vektor boleh diperolehi dengan cara ukuran dilapangan atau melalui
proses pembangunan data peta menggunakan perisan tertentu. Data raster juga
diperolehi secara terus melalui proses cerapan dilapangan seperti melalui kaedah
fotoudara dan penderiaan jauh (Cai, Zhongliang et al., 2011).
Data bukan ruang pula terdiri daripada sumber data berbentuk jadual atau
atribut yang terdiri daripada pelbagai format data samada berbentuk cetakan atau
digital. Data mengandungi senarai maklumat seperti maklumat hartanah, penilaian,
banci penduduk, pendidikan dan lain-lain. Data ini disimpan dan diuruskan dengan
menggunakan teknologi perisian pangkalan data yang pelbagai jenisnya seperti
ORACLE, SYBASE, ACCESS, MYSQL dan sebagainya. GIS berupaya untuk
mengabungkan kedua-dua bentuk data ruang dan bukan ruang ini untuk
menghasilkan sebuah pangkalan data yang lebih baik, terperinci dan mudah difahami
(Goodchild dan Michael F., 2010).
Penyelidikan ke atas integrasi data merupakan salah satu elemen penting dan
terkini terutamanya di dalam bidang data ruang. Pelbagai kajian telah dijalankan oleh
para penyelidik bagi menghasilkan satu bentuk persembahan maklumat kepada
6
pengguna dalam bentuk yang mudah difahami serta memudahkan sesuatu keputusan
dibuat tanpa memerlukan masa yang lama (Ismail dan Joseph, 2010; Zhao Qioang et
al., 2011).
Integrasi boleh ditakrifkan sebagai penggabungan pelbagai maklumat
daripada pelbagai sumber yang boleh memberikan faedah yang terbaik dari segi
pengumpulan maklumat, masa pemprosesan maklumat, penjimatan sumber dan
perkongsian data untuk pelbagai tujuan. Maklumat yang ingin diintegrasikan ini
mestilah berada dalam keadaan yang sama (homogeneous). Tetapi, sekiranya
keadaan maklumat yang akan digabungkan tidak sama, maka satu bentuk atau proses
pengubahsuaian perlu dijalankan ke atas struktur maklumat tersebut tanpa
merosakkan maklumat asalnya (Wei Liu dan Xiaofeng Meng, 2006). Selain itu juga,
penempatan maklumat di dalam pelbagai jenis pangkalan data serta berada di lokasi
yang pelbagai atau dalam persekitaran teragih amatlah menyukarkan proses
pengabungan dijalankan (Pinde Fu dan Jiulin Sun, 2010; M. Tamer Özsu dan Patrick
Valduriez, 2011).
Proses untuk menggabungkan maklumat dalam pelbagai jenis pangkalan data
ini haruslah melalui kaedah atau proses yang betul dan sistematik supaya hasil yang
bakal diperolehi adalah tepat dan penjimatan masa diperolehi. Pelbagai kaedah dan
pendekatan bagi menjalankan proses integrasi telah dibangunkan oleh para
penyelidik seperti Gudang data (datawarehouse), pengantara (mediator) dan peer-
to-peers (Ououti et. al., 2010). Namun demikian, kaedah ini tidak membincangkan
masalah integrasi pelbagai jenis pangkalan data ruang dan bukan ruang. Ia hanya
berkaitan dengan proses integrasi pelbagai data bukan ruang sahaja.
Manakala model Peraturan Agihan Spatial (PAS)(Reg. Watson, 2004), Data
Dua Kuib (Daut et. al., 2006), Universal Soil Loss Equation (USLE)(Dhiya Hafreez,
2008) telah membincangkan proses integrasi data ruang dan bukan ruang. Namun
demikian, perbincangan kesemua kajian tersebut hanyalah melibatkan data ruang dan
bukan ruang yang disimpan di dalam satu jenis pangkalan data sahaja yang berada di
dalam satu lokasi pelayan dan tidak melibatkan pelayan teragih.
7
Kesemua pendekatan dan model yang telah dinyatakan di atas tidak dapat
menyelesaikan masalah proses pengintegrasian pelbagai maklumat berkaitan dengan
aktiviti di dalam industri perikanan yang menjadi domain kajian ini. Terdapat data
yang disimpan di dalam pelbagai jenis pangkalan data seperti MS ACCESS, MySQL
dan ORACLE. Pelbagai sistem aplikasi yang digunakan oleh agensi-agensi di bawah
Kementerian Pertanian dan Industri Asas Tani Malaysia (MOA) seperti e-Nelayan, e-
Diesel dan e-Pendaratan bagi menguruskan segala aktiviti mereka. Manakala data ini
disimpan oleh pelbagai agensi seperti Jabatan Perikanan Malaysia (JPM), Lembaga
Kemajuan Ikan Malaysia (LKIM) dan Persatuan Nelayan Kebangsaan (NEKMAT)
di dalam pelayan masing-masing.
Kesemua data yang disimpan oleh setiap agensi terbabit tidak seragam dari
segi strukturnya. Pelbagai format digunakan bagi penyediaan medan untuk
kemasukan atribut bagi setiap rekod di dalam pelbagai jenis pangkalan data yang
digunakan. Oleh yang demikian, proses pengumpulan data yang berkaitan dengan
aktiviti perikanan mengambil masa yang agak lama untuk dilaporkan.
Selain itu juga, data berkaitan dengan lokasi tangkapan mengikut jenis ikan
dan profil bot yang perlu dipaparkan di dalam bentuk peta disediakan secara cetakan
sahaja (http://www.dof.gov.my/html/perangkaan2004/write_BM.htm, 2011). Data di
dalam bentuk peta digital secara capaian atas talian belum dibangunkan lagi oleh
kementerian terbabit.
Maka, satu model integrasi baru bagi membolehkan proses integrasi pelbagai
data ruang dan bukan ruang telah perlulah dibangunkan bagi memenuhi kehendaki
pengguna. Isu integrasi pelbagai maklumat data ruang dan bukan ruang yang
disimpan di dalam pelbagai jenis pangkalan data dan di pelbagai lokasi pelayan
samada setempat atau teragih juga akan dapat diselesaikan dengan jayanya.
Oleh yang demikian, satu kajian dan penyelidikan berasaskan kepada
pembangunan model integrasi pelbagai maklumat data ruang dan bukan ruang
perlulah dijalankan bagi membolehkan kesemua agensi atau jabatan di kementerian
berkaitan dapat berkongsi pelbagai sumber maklumat serta memudahkan sesuatu
analisa dan keputusan diperolehi.
8
1.3 Pernyataan Masalah Penyelidikan
Berdasarkan kepada kajian yang telah dijalankan, terdapat pelbagai model
integrasi yang telah dibangunkan oleh para penyelidik sebelum ini. Namun demikian,
ia tidak memenuhi keperluan integrasi maklumat yang dikehendaki oleh pengguna di
dalam industri perikanan yang berkaitan dengan integrasi pelbagai data ruang dan
bukan ruang yang terdapat di dalam pelbagai jenis pangkalan data yang berbeza
lokasi simpannnya. Oleh yang demikian, satu model proses integrasi pelbagai
maklumat yang berbeza jenis pangkalan data, format data dan lokasi simpanan yang
berbeza harus dikaji dan dibangunkan.
Oleh itu penyelidikan berusaha mencari penyelesaian kepada persoalan-
persoalan berikut:
1. Bagaimana mengenalpastikan elemen-elemen atau titik integrasi pelbagai
maklumat di dalam pelbagai pangkalan data yang berbeza jenis, format, dan
lokasi simpanannya?.
2. Bagaimana menghasilkan satu model yang membolehkan proses integrasi
pelbagai maklumat data ruang dan bukan ruang daripada pelbagai jenis
pangkalan data yang jenisnya berbeza?
3. Bagaimana model yang dicadangkan dapat melaksanakan proses integrasi
pelbagai maklumat data ruang dan bukan ruang yang disimpan di dalam
pelbagai jenis pangkalan data yang berbeza lokasi pelayannya?
4. Bagaimana model yang dicadangkan ini boleh dinilai terutamanya bagi
meningkatkan masa integrasi maklumat dalam bagi pelayan yang berbeza
persekitaran sistem pengoperasiannya serta berada di lokasi yang berbeza?
9
1.4 Matlamat Penyelidikan
Menghasilkan satu model baru bagi proses integrasi pelbagai maklumat bagi
data ruang dan bukan ruang yang berada dalam pelbagai jenis pangkalan data dan
pelayan yang berada di pelbagai lokasi simpanannya.
1.5 Objektif Penyelidikan
Tugas-tugas berikut akan dilaksanakan bagi mencapai mencapai matlamat
penyelidikan adalah untuk:
1. Mengenalpastikan elemen-elemen atau titik integrasi pelbagai maklumat di
dalam pelbagai spesifikasi pangkalan data yang berbeza jenis, format dan
lokasi simpanan.
2. Membangunkan satu model baru bagi integrasi pelbagai maklumat data
ruang dan bukan ruang bagi pelbagai jenis pangkalan data.
3. Menjalankan pengujian masa dan ketepatan terhadap model proses integrasi
maklumat data ruang dan bukan ruang bagi pelbagai pangkalan data dalam
persekitaran setempat dan teragih.
1.6 Skop Penyelidikan
1. Kajian adalah bertumpu kepada pangkalan data berstruktur yang berjenis
hubungan (Relational Database).
2. Data input yang digunakan adalah maklumat data ruang dan bukan ruang
pelbagai jenis pangkalan data seperti MySQL, MS ACCESS dan
ORACLE.
10
3. Kategori data dan maklumat yang digunakan adalah yang tersimpan di
dalam pangkalan data yang pelbagai tetapi bagi tujuan pengujian ini,
pangkalan data kedudukan tukun tiruan, pendaratan ikan dan profil bot
nelayan bagi dua agensi perikanan iaitu JPM dan LKIM digunakan.
4. Pengujian model integrasi adalah berdasarkan persekitaran pelayan
setempat dan teragih bagi pengujian masa dan ketepatan capaian menerusi
model integrasi yang telah dibangunkan.
1.7 Motivasi Kajian Kes
Jabatan Perikanan Malaysia (JPM) dan Lembaga Kemajuan Ikan Malaysia
(LKIM) telah membina pelbagai jenis dan bentuk tukun tiruan bertujuan untuk
menyediakan kawasan pembiakan semulajadi kepada hidupan laut sehingga
mencapai saiz komersial. Ia juga dapat melindungi pelbagai spesies ikan marin dari
ancaman nelayan yang menggunakan pukat tunda dan pukat jerut. Kajian
keberkesanan tukun yang dijalankan oleh Jabatan Perikanan mendapati bahawa
kawasan tukun tiruan didiami oleh banyak hidupan laut berbanding dengan kawasan
luar tapak tukun. Namun proses untuk membuat pemantauan keberkesanan projek
pembangunan tukun tiruan memerlukan unit skuba khas untuk melihat di dasar laut
bagi menentukan tahap pertumbuhannya. Maka, satu kaedah pemantauan lain
diperlukan kerana kaedah yang diamalkan sekarang memerlukan kos yang amat
tinggi (http://www.dof.gov.my, 2011; http://www.lkim.gov.my, 2011).
Memandangkan kedua-dua agensi di bawah Kementerian Pertanian dan Asas
Tani ini mempunyai objektif yang berbeza, maka sistem maklumat berkaitan dengan
pengurusan pangkalan data bagi maklumat kedudukan tukun tiruan, pendaratan ikan,
profil nelayan, lesen serta profil bot adalah menggunakan aplikasi yang berbeza dan
disimpan di pelbagai pelayan yang berbeza. Maka, satu kaedah atau model integrasi
pelbagai maklumat amatlah diperlukan bagi membolehkan pemantauan dijalankan
(http://www.moa.gov.my, 2011).
11
Proses pengumpulan data oleh agensi berkenaan masih menggunakan borang
secara manual dan disimpan di dalam format jadual menggunakan perisian MS
EXCEL. Maklumat ini dikumpul oleh pegawai perikanan yang menjalankan aktiviti
pemantauan secara harian, mingguan, bulanan dan tahunan (http://www.dof.gov.my,
2011).
Maklumat yang pelbagai jenis dan format ini sukar untuk digabungkan bagi
membolehkan satu keputusan bersama diperolehi dengan cepat dan boleh dipercayai.
Proses untuk menjanakan laporan berkaitan jumlah pendaratan ikan mengikut jenis
dan saiz bot serta lokasi tangkapan yang dibuat menjadi satu proses yang rumit dan
memerlukan masa yang lama untuk diperolehi. Malahan proses untuk mengeluarkan
buku laporan di dalam bentuk buku manual juga mengambil masa selama dua tahun
bagi laporan hasil tangkapan ikan di dalam bentuk statistik bulanan dan tahunan.
Persoalannya di sini, bagaimanakah proses untuk menentukan hasil ikan yang
ditangkap dipengaruhi oleh jenis tukun tiruan yang dibina serta alat tangkapan yang
digunakan? Bagaimanakah jumlah hasil tangkapan dipengaruhi oleh kekerapan
aktiviti tangkapan yang dijalankan mengikut saiz bot dan jumlah awak-awak
mempengaruhi keupayaan (effort)? Bagaimanakah sesuatu lokasi tangkapan bersama
kedudukan tukun tiruan boleh mempengaruhi jumlah hasil ikan yang ditangkap?
Kesemua persoalan ini boleh dijawab menerusi satu kajian pembangunan
model integrasi pelbagai jenis maklumat yang terdapat dipelbagai sumber atau lokasi
pangkalan data serta aplikasi secara maya.
Oleh yang demikian, hasil kajian penyelidikan ini akan menghuraikan satu
model bagi memperolehi satu kaedah penilaian keberkesanan pembangunan projek
tukun tiruan dengan menjalankan kajian integrasi pelbagai jenis pangkalan data.
Hasil integrasi pangkalan data bagin lokasi kedudukan tukun tiruan dengan
pangkalan data hasil tangkapan atau pendaratan ikan serta pangkalan data profil bot
akan memberikan maklumat yang bermakna kepada industri perikanan terutamanya
kepada pertumbuhan projek tukun tiruan.
12
1.8 Sumbangan Hasil kajian
Sumbangan utama di dalam hasil kajian ini adalah satu model proses integrasi
pelbagai maklumat bagi data ruang dan bukan ruang di dalam pelbagai jenis
pangkalan data yang yang berada di persekitaran lokasi pelayan yang sama dan
teragih. Hasil sumbangan akhir penyelidikan adalah seperti berikut :
1. Spesifikasi bagi model integrasi pelbagai maklumat data ruang dan bukan
ruang.
Membangunkan satu model spesifikasi piawai bagi integrasi pelbagai
maklumat data ruang dan bukan ruangan menggunakan kaedah formal.
Spesifikasi ini telah berjaya dibuktikan dengan pengguna teorem
pembuktian. Spesifikasi ini boleh digunakan sebagai panduan untuk
menjalankan proses integrasi pelbagai maklumat di dalam pelbagai bidang
lain.
2. Model integrasi maklumat bagi pelbagai jenis pangkalan data yang berbeza.
Menghasilkan satu model integrasi pelbagai maklumat bagi data ruang dan
bukan ruang berasaskan ciri-ciri geografi. Gabungan pelbagai jenis
pangkalan data membolehkan sesuatu analisis berkaitan dengen
keberkesanan sesuatu projek berkaitan tukun tiruan boleh diperolehi tanpa
memerlukan kos yang tinggi.
3. Penghasilan algoritma yang dapat menjalankan proses integrasi pelbagai
maklumat.
Beberapa algoritma telah berjaya dibangunkan dan diuji terutamanya
berkaitan dengan proses integrasi dan query terhadap hasil integrasi
pelbagai jenis maklumat data ruang dan bukan ruang. Algoritma ini mampu
13
menjalankan proses integrasi dengan baik dan memenuhi kehendaki
pengguna. Algoritma ini telah membuktikan bahawa proses
kebolehoperasian (interoperability) telah berjaya diuji dan dilaksanakan
dengan jayanya. Menerusi algoritma ini juga, satu prototaip perisian
perantara telah berjaya dibangunkan.
4. Prototaip Perisian Perantara (Middleware)
Perisian perantara yang boleh mempercepatkan proses carian dan capaian
maklumat data ruang dan bukan ruang menjadi lebih cepat dalam
persekitaran pangkalan data pelbagai jenis serta berada di pelbagai lokasi.
Proses pemaparan maklumat di dalam bentuk peta secara atas talian menjadi
lebih bermakna.
1.9 Struktur Tesis
Tesis ini secara keseluruhannya terbahagi kepada 7 bab. Bab 1 memberikan
penekanan kepada latar belakang kajian, masalah, matlamat, objektif, skop,
keperluan sistem dan sumbangannya dalam penyelidikan yang dijalankan.
Manakala Bab 2 pula adalah berkaitan dengan kajian literatur yang
memberikan penumpuan kursus kepada kajian-kajian semasa yang boleh dijadikan
panduan secara terus dalam proses merangka model yang berkaitan dengan integrasi
maklumat data ruang dan bukan ruang bagi pelbagai jenis pangkalan data dalam
persekitaran setempat dan teragih.
Penerangan secara terperinci kaedah dan metodologi kajian bagi proses
membina dan membangunkan model integrasi untuk memenuhi matlamat dan
objektif kajian dibincangkan di dalam Bab 3.
14
Bab 4 pula membincangkan mengenai model integrasi bagi pelbagai jenis
pangkalan data secara terperinci. Beberapa proses telah diambil dalam merekabentuk
model integrasi bagi memenuhi spesifikasi yang dikehendaki oleh pengguna. Bab ini
juga menerangkan mengenai proses merekabentuk algoritma bagi model integrasi
dengan menggunakan pendekatan kaedah formal dan teorem pembuktian. Kaedah
formal merupakan satu kaedah yang membolehkan sesuatu keperluan pengguna
dapat dikenalpastikan sebelum sesuatu pembangunan prototaip dapat dibangunkan.
Bab 5 pula menerangkan mengenai proses pembangunan prototaip bagi
menentusahkan bahawa algoritma yang direkabentuk tersebut terbukti berkesan dan
boleh melakukan proses pengintegrasian pelbagai maklumat data ruang dan bukan
ruang dalam pelbagai jenis pangkalan data dalam persekitaran berpusat dan teragih
secara langsung.
Manakala dalam bab 6 pula menerangkan hasil pengujian prototaip yang
telah dibangunkan menerusi algoritma yang telah direkabentuk secara keseluruhan
terhadap dua agensi yang telibat di dalam industri perikanan di Malaysia. Pengujian
dari segi kebolehoperasian (interoperability) di antara pelbagai jenis pangkalan yang
berlainan jenisnya dalam persekitaran setempat dan teragih dapat dibandingkan.
Bab 7 pula menerangkan kesimpulan hasil penyelidikan yang telah diperolehi
secara keseluruhan serta beberapa cadangan penambahbaikan untuk kajian akan
datang.
187
BIBLIOGRAFI
Abdullah, Ahsan (2009). Analysis of mealy bug incidence on the cotton crop using
ADSS-OLAP (Online Analytical Processing) Tool. Volume 69, Issue 1.
Computers and Electronics in Agriculture 69: 59–72.
doi:10.1016/j.compag.2009.07.003.
Akkaya, K.; Yazici, A. (2001). A Multidimensional Index Structure for Fuzzy Spatial
Databases. IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference,
2001. Joint 9th, Volume: 4, 2001. 2434 – 2439
Alalwan, N., Zedan, H., Siewe, F. (2009). Generating OWL Ontology for Database
Integration. Advances in Semantic Processing, 2009. SEMAPRO '09. Third
International Conference on (978-1-4244-5044-2) 2009. p.22-31.
Alon Y. Halevy (2001). Answering queries using views: A survey. The VLDB
Journal. pp. 270–294.
Anne Kelly Knowles, Amy Hillier (2008). Placing History: How Maps, Spatial
Data, and GIS Are Changing Historical. Scholarship. ISBN 978-1589480131.
Avenport, Thomas H. and Harris, Jeanne G. (2007). Competing on Analytics: The
New Science of Winning. Harvard Business School Press. ISBN 978-1-4221-
0332-6.
Banerjee, S., B.P. Carlin and A.E. Gelfand (2004). Hierarchical Modeling and
Analysis for Spatial Data. Taylor and Francis: Chapman and Hall/CRC Press.
Basener, William (2006). Topology and Its Applications. (1st ed.). Wiley.
Beel, Jöran; Gipp, Bela; Stiller, Jan-Olaf (2009). Information Retrieval On Mind
Maps - What Could It Be Good For?. Proceedings of the 5th International
Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and
Worksharing (CollaborateCom'09). Washington: IEEE.
Benenson, I. and P. M. Torrens. (2004). Geosimulation: Automata-Based Modeling
of Urban Phenomena. Wiley.
Berry, J.K. (1993). Beyond Mapping: Concepts, Algorithms and Issues in GIS. Fort
Collins, CO: GIS World Books.
194
Bertino, E., D. Castelli dan F. Vitale. (1996). A Formal Representation for State
Diagrams in the OMT Methodology. Proceedings of the SOFSEM: Theory and
Practice of Informatics. 1175: 328-334.
Beynon-Davies, P. (2004). Database Systems. 3rd Edition. Palgrave, Houndmills,
Basingstoke.
Bing Liu (2007). Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents and Usage
Data. Springer.
Bittner, M. dan F. Kammueller. (2003). Translating Fusion/UML to Object-Z.
Proceedings of the 1st ACM and IEEE Int. Conference on Formal Methods and
Model for Codesign, (MEMOCODE 2003). France: 49-50.
Bolstad, P. (2005). GIS Fundamentals: A first text on Geographic Information
Systems. 2nd
Edition. White Bear Lake, MN: Eider Press, 543 pp.
Bowen J. P. dan M. Hinchey. (1995). Seven More Myths of Formal Methods. IEEE
Software.12(4): 34-41.
Bruel, J. M. dan R. B. France. (1998). Transforming UML Models to Formal
Specifications. First International Workshop UML’98. Mulhouse, France,
LNCS 1618.
Burrough, P.A. and McDonnell, R.A. (1998). Principles of geographical
information systems. Oxford University Press, Oxford, 327 pp.
Caballero, L. y A. Aranís. (2006). Catch per Unit Effort of Chilean Jack Mackerel
(Trachurus murphyi) of the purse seine fishery off south-central Chile (32º10’
– 40º10’ S) 1981-2005. Instituto de Fomento Pesquero (IFOP), Valparaíso,
Chile.
Cai, Zhongliang; Zhong, Shan; Jiang, Weijie; Lei, Mingjun (2011). A schema of
ecological environment sensitivity evaluation based on GIS. Multimedia
Technology (ICMT), 2011 International Conference on (978-1-61284-771-9)
2011. p.5250-5255.
Champeaux, D., P. America, D. Coleman, R. Duke, D. Lea dan G. Leavens. (1991).
Formal Techniques for OO Software Development. Proceedings of the
OOPSLA. 166-170.
Chang, K. (2007). Introduction to Geographic Information System. 4th Edition.
McGraw Hill.
Chang, K. T. (2008). Introduction to Geographical Information Systems. New York:
McGraw Hill. p. 184.
195
Chris Hendrickson (2008). What Is Construction Project Management?. PM Hut.
Christine Parent dan Stefano Spacapietra (2000). Database Integration: The key to
data Interoperability. The MIT Press.
Claburn, Thomas (2007). Google Releases Improved MySQL Code. Information
Week. Computer Science and Service System (CSSS), 2011 International
Conference on (978-1-4244-9762-1) 2011. p.4009-4012
Claudia, B.M and Pires, F. (1994). Databases for GIS. ACM SIGMOD Record, Vol.
23, No.1. 107-115.
Clementini, E. and Felice, P.D. (1992). Towards an Interaction Level for Object-
Oriented Geographic Database Systems. Communication of ACM. 33-40.
Coleman, D., P. Arnold, S. Bododff, C. Dollin, H. Gilchrist, F. Hayes dan P.
Jeremaes. (1994). Object-Oriented Development: The Fusion Method. Object
Oriented Series. New Jersey: Prentice Hall.
Connolly, Thomas and Carolyn Begg (2002). Database Systems. New York: Harlow.
Cordy J. R. (2006). The TXL source transformation language. DOI.
10.1016/j.scico.2006.04.002
Cortadella, J. 2002. Logic Synthesis for Asynchronous Controllers and Interfaces,
Springer.
Date, C. J. (2003). Introduction to Database Systems. 8th edition, Addison-Wesley.
ISBN 0-321-19784-4.
Date, C. J. (2005). Database in Depth : Relational Theory for Practitioners. Beijing:
O'Reilly Media.
Date, C. J. (2003). An Introduction to Database Systems, Fifth Edition. Addison
Wesley. ISBN 0-201-51381-1.
Date, C. J., Darwen, H. (2000). Foundation for Future Database Systems: The Third
Manifesto. 2nd edition, Addison-Wesley Professional. ISBN 0-201-70928-7.
Daut Daman, Harihodin Selamat dan Mohd Shafry Rahim, (2002). Spatial and Non-
Spatial Databases Enhancement for Hydrological Information System (HIS).
Final Report for Research Vot 72192. UTM.
Daut Daman, Harihodin Selamat, Shafry Rahim (2000). The Integration Of Spatial
and Non-spatial Data Model. Signal Processing, Towards Global Convergence
Through Telecommunication, National Conference On Telecommunication
Technology 2000, UTM / IEEE, November 2000.
196
Daut Daman, Harihodin Selamat, Shafry Rahim (2001). An Integrated GIS Data
Model for Hydrological Information System, Source Water Protection
Symposium: A United Approach, American Water Works Association,
Savanah, USA, January 2001.
David Shereen, Sebastian Mustier dan Jean-Daniel Zucker. (2004). How to integrate
Heterogeneous Spatial Databases in a Consistent Way?. ADBIS 2004 and
LNCS 3255, PP. 364-378 Springer.
Dumas, M., Aalst, W. V. D. and Hofstede, A. T. 2005. Process-aware Information
Systems: Bridging People and Software through Process Technology, Wiley.
Dupuy Y. L. S., Chabre-Peccoud M. (2000). An Overview of RoZ : a Tool for
Integrating UML and Z Specifications. The 12th
Conference on Advanced
Information Systems Engineering - CAiSE, Stockholm.
Edward P.F. ,Chan, Jonathan M.T. and Wong (1997). Querying and Visualization of
Geometric Data. ACM GIS 96 Rockvillle MD USA 1:129-138.
Elangovan,K (2006). GIS: Fundamentals, Applications and Implementations, New
India Publishing Agency, New Delhi"208 pp.
Elmasri and Navathe. (2007). Fundamentals of Database Systems. Fifth Edition. The
Benjamin/Cummings Publishing Company Inc.
Embley D. W., Douglas M. C., Stephen W. L., Randy D. S.(1998). Ontology-based
extraction and structuring of information from data-rich unstructured
documents. In Proceedings of the 7th International Conference on Information
and Knowledge Management (CIKM’98), pages 52–59.
Esperança, C. and Samet, H. (1996). Spatial database programming using SAND.
Proceedings of the Seventh International Symposium on Spatial Data Handling
(M.J. Kraak and M. Molenaar, Eds.), Delft, The Netherlands, A29-A42.
Esperança, C. and Samet, H. (1997). An overview of the SAND spatial database
system. Communications of the ACM.
Ester, M , Kriegel, H.P and Sander, J. (1999). Knowledge Discovery in Spatial
Databases. Invited paper at 23rd German Conf. on Artificial Intelligence (KI
'99), Bonn, Germany, in: Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1701. 61-74
Ester, M, Grundlach, S., Kriegel, H.P., and Sander, J. (1999). Database Primitives
for Spatial Data Mining. BTW .137-150
Evans, A., R. France, K. Lano dan B. Rumpe. (1999). The UML as a Formal
Modeling Notation. Lecture Notes in Computer Science Issue. 1618: 336-348.
197
Feng, W, Shuqiang, Y., Huowang, C., and Jichang, S.(1999) “Spatial Data Model for
Feature-based GIS” CSIT’1999.107-111
Fischer M., Leung Y. (2010). GeoComputational Modelling: Techniques and
Applications. Advances in Spatial Science. Springer-Verlag, Berlin.
Fisher M.M., Leung Y. (2001). Geocomputational Modelling: techniques and
applications. Springer Verlag, Berlin.
Foote, K.E., and Huebner, D.J. (1996). Note: Databases Concepts, The
Geographer’s Craft Project. Department of Geography, University of Texas,
Austin.
Fotheringham, A. S., Brunsdon C. and Charlton M. (2000). Quantitative Geography:
Perspectives on Spatial Data Analysis.Sage.
France, R. B., J. M. Bruel dan M. M. Larrondo-Petrie. (1997). An Integrated Object-
Oriented and Formal Modeling Environment. Journal of Object Oriented
Programming. 10(7): 25-34.
Ganczarski, Joe (2009). Data Warehouse Implementations: Critical Implementation
Factors Study. VDM Verlag ISBN 3-639-18589-7 ISBN 978-3-639-18589-8
Gang Yu; Jingzhong Chen (2009). Integration Materials Data between
Heterogeneous Databases Based on Data Warehouse Technologies. Intelligent
Information Technology Application, 2009. IITA 2009. Third International
Symposium on (978-0-7695-3859-4)
Gao, Shan. Paynter, John. & David Sundaram, (2004). Flexible Support for Spatial
Decision-Making. Proc. of the 37th
Hawaii International Conference on System
Sciences 5–8 pp.
Gleick, James (2011). The Information: A History, a Theory, a Flood. Pantheon,
New York, NY.
Goodchild, Michael, F. (2010). Twenty years of progress: GIScience in 2010.
Journal of Spatial Information Science. doi:10.5311/JOSIS.2010.1.2.
Gray, J. and Reuter, A. (1992). Transaction Processing: Concepts and Techniques.
1st edition, Morgan Kaufmann Publishers.
Gunther, O. and Riekert, W. (1993). The Design of GODOT: An Object- Oriented
Geographical Information System. IEEE Data Engineering Bulletin 16,3
Guting, R. H. (1994). GraphDB:Modelling and Querying Graphs in Databases.
Proceeding of the Int. Conference of Very Large Data Bases.
198
Güting,R. H. (1994). An Introduction to Spatial Database Systems. Special Issue on
Spatial Database Systems of the VLDB Journal (Vol. 3, No. 4,)
Harihodin Selamat, Shafry Rahim dan Daut Daman, (2005). An Intelligent Data
Mapping for Hydrological Information System (HIS) Using Cybe Databases to
Cater From Varius Data Type. Rearch Report Vot 74074. Universiti Teknologi
Malaysia.
Harvey, Francis (2008). A Primer of GIS, Fundamental geographic and cartographic
concepts. The Guilford Press, 31 pp.
Helmer, G. et. al. 2007. Using Coloured Petri Net–based Specification and Software
Fault Tree, Design and Implementation of Agent-based Intrusion Detection
Systems, Iowa State University, Ames, Iowa.
Herbert A. Simon, (1996). The Impact of the New Information Processing
Technology, Economy. MIT Press Journals.
Hermosilla, L. H. (1994). A Unified Approach for Developing a Temporal GIS With
Database an. Reasoning Capabilities. Technical Report. European Computer-
Industry Research Centre GmbH.
Heywood, I., Cornelius, S., & Carver, S. (2006). An Introduction to Geographical
Information Systems. 3rd
Edition. Essex, England: Prentice Hall.
Hjaltason, G. R. and Samet, H. (1995). Ranking in spatial databases in Advances in
Spatial Databases. The 4th Symposium, SSD'95, M. J. Egenhofer and J. R.
Herring, Eds., Lecture Notes in Computer Science 951, Springer-Verlag, Berlin.
83-95
Hjaltason, G. R. and Samet, H. (1999). Distance browsing in spatial databases.
ACM Transactions on Database Systems 24, 2. 265-318
Hongsheng Li, Jiping Liu, Yong Wang, Qinyuan Li (2005). Research On Problem-
Based Spatial and Non-Spatial Information Search Methods.
Hongsheng Li, Jiping Liu,Yong Wang, and Qingyuan Li. (2006). Research Problem-
Based Spatial and Non-spatial information Search methods. Proceedings of
International Symposium on Spatio-temporal Modeling, Spatial Reasoning,
Analysis, Data Mining and Data Fusion.
Hui Lin; Bo Huang (2001). SQL/SDA: a query language for supporting spatial data
analysis and its Web-based implementation. Knowledge and Data Engineering,
IEEE Transactions on , Volume: 13 Issue: 4 , July-Aug. 2001.671 – 682.
199
Hunter G. J. and Goodchild M. F. (1997). Modeling the uncertainty of slope and
aspect estimates derived from spatial databases. Geographical Analysis 29 (1):
35–49. doi:10.1111/j.1538-4632.1997.tb00944.x.
Hvannerg, E. T. (2001). Combining UML and Z in a Software Process. Proceedings
of Informatics. Vienna, Austria. 635-640.
Hyun J. Moon, Carlo A. Curino, Alin Deutsch, C.-Y. Hou, and Carlo Zaniolo (2008).
Managing and querying transaction-time databases under schema evolution.
Very Large Data Base VLDB.
Hyun J. Moon, Carlo A. Curino, and Carlo Zaniolo (2010). Scalable Architecture
and Query Optimization for Transaction-time DBs with Evolving Schema.
SIGMOD.
I. M. Mark Saaltink (1997). The Z/EVES Reference Manual (for version 1.5). ORA
Canada, Canada TR-97-5493-03d, September 1997.
Ismail Wadembere and Joseph Kasumba Ssewanyana, (2010). Future IT trends for
GIS/ Spatial Information Management. Scientific Research and Essay Vol.
5(10), pp. 1025-1032
J. A. J. Md Yazid Mohd Saman, Yves Ledru and Mustafa Man (2007). A
Transformation of UML Diagrams to Z Specifications with a Case Study For
DNA Database. The 1st Post Graduate Annual Seminar of Computer Science
Proceeding, Z. Abdullah, Ed.: Universiti Malaysia Terengganu, UMT. pp. 8-
12.
Jacky, J. (1997). The Way of Z, Practical Programming with Formal Methods.
Cambridge: Unversity Press.
James, L.J. (1997). Database: Models, Languages, Design. First Edition, Oxford
Press Inc, 198 Madison Avenue, New York.
Jan Walker, Eric Pan, Douglas Johnston, Julia Adler-Milstein, David W. Bates and
Blackford Middleton (2005). The Value of Healthcare Information Exchange
and Interoperability Health Affairs, 19 January 2005.
Jessup, Leonard M.; Joseph S. Valacich (2008). Information Systems Today. 3rd
Edition. Pearson Publishing. 416 pp.
Jochen, K., Annette, W. (2009). Enterprise Information Integration Using Peer-to-
Peer Approach. Proceeding of 18th European Conference on Information
Systems. 1-14 pp.
200
Josh Berkus, (2009). Wrecking Your Database. Computer, Aug. 2009,
http://it.toolbox.com/blogs/database-soup/wrecking-your-database-33298.
Julaily Aida Jusoh, Md Yazid Mohd Saman, and Mustafa Man (2009). Formal
Validation of Sequences String Matching Using Theorem Proving Technique.
The 1st International Seminar on Science and Technology, Yogjakarta,
Indonesia.
Julaily Aida Jusoh, Md. Yazid Mohd Saman and Mustafa Man, (2007). A
Transformation of UML Diagrams to Z Specifications with a Case Study for
DNA Database. Proceedings of the 1st Post Graduate Annual Seminar of
Computer Science 2007 (PASCS‟07). 9-10 September 2007. pg 8-12.
Kim, S. K. dan D. Carrington. (2000). A Formal Mapping between UML Models and
Object-Z Specifications. Proceedings of the ZB2000. 1878: 2-21.
Kimball, Ralph and Ross, Margy (2002). The Data Warehouse Toolkit. 2nd
Edition.
John Wiley and Sons, Inc. ISBN 0-471-20024-7
Kluge, O. 2003. Modeling a Railway Crossing with Message Sequence Charts and
Petri nets, Petri net technology for communication-based systems: advances
in Petri nets, Springer.
Kolawa, Adam; Huizinga, Dorota (2007). Automated Defect Prevention: Best
Practices in Software Management. Wiley-IEEE Computer Society Press.
pp. 41–43.
Kroenke, D M. (2008). Experiencing MIS. Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ.
Kroenke, D.M. (1997). Database Processing: Fundamentals, Design, and
Implementation. Prentice-Hall, Inc., pages 130–144.
Kroenke, David M. and David J. Auer (2007). Database Concepts. 3rd
Edition. New
York: Prentice.
Kuchibhotla, H.N.; Dunn, D.; Brown, D. (2009). Data integration issues in IT
organizations and a need to map different data formats to store them in
relational databases. System Theory, SSST 2009. 41st Southeastern
Symposium on (0094-2898) (978-1-4244-3324-7). pp.1-6.
Kuijpers,B., Paredaens, J. and Vandeurzen, L. (1997). Semantics in spatial databases.
Lecture Notes in Computer Science. Springer-Verlag.
Langran, G. (1989). A Review of Temporal Database Research and Its Use in GIS
Applications. International Journal of Geographical Information Systems, 3,
215 – 232.
201
Langran, G. (1992). Time in Geographic Information Systems. Technical Issues in
GIS. Taylor & Francis Ltd., London, UK
Laplante, P. A. 2007. What Every Engineer Should Know About Software
Engineering, CRC Press.
Ledang, H. dan J. Souquieres. (2001). Integrating UML and B Specification
Techniques. Proceedings of Informatik 2001. Vienna, Austria: 53-58.
Ledru Y. (2006). Using Jaza to animate RoZ specifications of UML class diagrams.
Proceeding of the International Conference of Z Users (ZUM '06).
Ledru Y. RoZ Notes. 2007.
Lee, J. Y., Jin O. K. and Ryu, K. H. (1998). Integration with Spatiotemporal
Relationship Operators in SQL. ACM GIS' 98 11/98 Washington, D.C., USA
Leitner, A., Ciupa, I., Oriol, M., Meyer, B., Fiva, A. (2007). Contract Driven
Development = Test Driven Development - Writing Test Cases. Proceedings of
ESEC/FSE'07: European Software Engineering Conference and the ACM
SIGSOFT Symposium on the Foundations of Software Engineering 2007,
(Dubrovnik, Croatia).
Lenz, H. J., Thalheim, B. (2001). OLAP databases and aggregation function.
Scientific and Statistical Database Management, 2001. SSDBM 2001.
Proceedings. Thirteenth International Conference on 2001. 91 –100
Levine, N. (2010). CrimeStat: A Spatial Statistics Program for the Analysis of Crime
Incident Locations. Version 3.3. Ned Levine & Associates, Houston, TX and
the National Institute of Justice, Washington, DC. Ch. 1-17 + 2 update
chapters.
Li, X.-Y.; Zhao, S.-J.; Chu, Y.P. (2011). Performance test of database server based
on MySQL. Hedianzixue Yu Tance Jishu/Nuclear Electronics and Detection
Technology (0258-0934) 2011. Vol.31,Iss.1;p.48-52
Lightstone, S.; Teorey, T.; Nadeau, T. (2007). Physical Database Design: the
database professional's guide to exploiting indexes, views, storage, and more.
Morgan Kaufmann Press.
Ling Liu and Tamer M. Özsu (Eds.) (2009). Encyclopedia of Database Systems.
ISBN 978-0-387-49616-0. Table of Content available
at http://refworks.springer.com/mrw/index.php?id=1217
202
Linping Shuang; Hongjun Zhu (2011). Analysis of distributed information retrieval.
Multimedia Technology (ICMT), 2011 International Conference on (978-1-
61284-771-9)
Linstedt, Graziano, Hultgren (2010). The Business of Data Vault Modeling. 2nd
Edition. Dan linstedt, ISBN 978-1-4357-1914-9.
Longley, P. A., Goodchild, M. F., McGuire, D. J., and Rhind, D. W. (2005). Analysis
of errors of derived slope and aspect related to DEM data properties. West
Sussex, England: John Wiley and Sons. 328.
Lopez, F. M.(1999). Overview of Methodologies for Building Ontologies. Proceeding
of IJCAI-99 Workshop on Ontologies and Problem Solving Method.
Stockholm.
M. Tamer Özsu dan Patrick Valduriez (2011). Principles of Distributed Databases.
3rd
Edition. Springer, ISBN 0-13-659707-6.
Manning, Christopher D.; Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze (2008).
Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press.
Mansour, O., Ghazawneh, A. (2009). Research in Information Systems: Implications
of the constant changing nature of IT capabilities in the social computing era,
in Molka-Danielsen. J. (Ed.): Proceedings of the 32nd
Information Systems
Research Seminar in Scandinavia, IRIS 32, Inclusive Design, Molde University
College, Molde, Norway.
Mark N. Maunder, Shelton J. Harley, and John Hampton (2006). Including
Parameter Uncertainty in Forward Projections of Computationally Intensive
Statistical Population Dynamic Models. ICES Journal of Marine Science, 63:
969e979.
Mastura Muhammad, Julaily Aida Jusoh, Md Yazid Mohd Saman, Mustafa Man, and
M Nordin A Rahman (2008). Formal Specification of Aho Corasick Algorithm.
The 4th Malaysian Software Engineering Conference (MySec), Kuala
Terengganu, Malaysia.
Maunder, Mark N.; Hinton, Michael G.; Bigelow, Keith A.; Langley, Adam D.,
(2006). Developing Indices of Abundance Using Habitat Data in a Statistical
Framework. Bulletin of Marine Science, Volume 79, Number 3, November
2006 , pp. 545-559(15).
Maurizio Lenzerini (2002). Data Integration: A Theoretical Perspective. PODS
2002. pp. 233–246.
203
McCullagh, P. and Nelder, J. (1989). Generalized linear models. Chapman and hall.
London. 511 pp.
McNurlin dan Sprague (2003). Technologies for Developing Systems Information
Systems Management in Practice. Prentice Hall.
McUmber, W. E dan B. H. C. Cheng. (2001). A General Framework for Formalizing
UML with Formal Languages. International Conference on Software
Engineering. 23: 433-442.
Md Yazid Mohd Saman , Julaily Aida Jusoh, Amir Ngah, and Noor Maizura M Noor
(2006). A Comparative Study of Z and B Formal Specification Language: Case
Study In the Development of Database Systems. The 2nd
Malaysian Software
Engineering Conference (MySec), Kuala Lumpur, Malaysia, 2006.
Md Yazid Mohd Saman , Julaily Aida Jusoh, and Mustafa Man (2006). A Study of Z
Formal Specification Language With a Case Study In The Development of
Database System. Proceeding of Computer Sciences and Mathematics
Symposium Terengganu.
Md Yazid Mohd Saman, Julaily Aida Jusoh, Yves Ledru, and Mustafa Man (2007).
On Transformation of Diagrams for DNA Database to Z Specifications.
Proceeding of National Conference on Software Engineering & Computer
Systems (NaCSES), Legend Resort, Kuantan, Pahang, Malaysia.
Md. Yazid Md Saman, Julaily Aida Jusoh, Mustafa Man, Amir Ngah. Noor Maizura
Mohamaed Noor. (2006). A comparative Study of Z Formal Specification
Language with a Case Study in the Development of Database System.
Prosiding Simposium Sains Komputer dan Matematik., pg 45., 8-9 November
2006.
Md. Yazid Mohd Saman, Julaily Aida Jusoh and Mustafa Man, (2007). On
Transformation of UML Diagrams for DNA Database to Z Specifications.
Proceedings of National Computer System and Software Engineering
Conference (NaCES‟07). 20 -21 Ogos 20 07. pg 27.
Meyer, E. dan J. Souquieres. (1999). A Systematic Approach to Transform OMT
Diagrams to a B Specification. Proceedings of the Formal Method Conference.
1: 875-895.
Miller, H. J. (2004). Tobler's First Law and spatial analysis. Annals of the
Association of American Geographers, 94, 284–289.
204
Mohd Dhiya Hafreez Kamil (2008). Pengintegrasian GIS dan Model USLE untuk
Menganggar Hakisan Tanah Dalam Tadahan di Kawasan Ladang. Final Year
Project Report, UTM.
Monin, J. F. and Hinchey, M. G.(2003). Understanding formal methods. Springer.
Moreira, A. dan R. Clark. (1996). Adding Rigorous to Object-Oriented Analysis.
Software Engineering Journal. 11(5): 270-280.
Murgante B., Borruso G., Lapucci A. (2009). Geocomputation and Urban Planning.
Studies in Computational Intelligence, Vol. 176. Springer-Verlag, Berlin.
Murgante B., Borruso G., Lapucci A. (2011). Geocomputation, Sustainability and
Environmental Planning. Studies in Computational Intelligence, Vol. 348.
Springer-Verlag, Berlin.
Murillo, A. (1995). A GIS Data Model Prototype. International Journal Geographical
Information systems, Vol. 6., No. 3, 332-343
Mustafa Man, Md Yazid Mohd Saman and W. Aezwani W.A.Bakar (2008a).
ARPOS: Visualization of Artificial Reefs Statistical Information Distribution
Using Internet Mapping. Proceedings 7th International Scientific Sysmposium
(IOC/WESTPAC 2008), 21-25 May 2008, Kota Kinabalu, Malaysia. pg 89.
Mustafa Man, Md Yazid Mohd Saman, Noor Maizura M. Noor, W. Aezwani
W.A.Bakar, Khalid Samo and Zaidi Zakaria (2008b). ARPOS: Development of
Web Based GIS Visualization System for Artificial Reefs Positioning
Distribution. Proceedings Advance Technology On Offshore Survey Seminar
& Exhibition (ATOSSE‟08). 18-20 Feb. 2008. Mines Resort City, Kuala
Lumpur. Pg 100 – 110.
Mustafa Man, Md Yazid Mohd Saman, Wan Aezwani Wan Abu Bakar and Zaidi
Zakaria. (2008c). SPI: Productive Software For Fish Landing Data Collection
By Using Wireless Mobile Technology. Proceedings 1st Regional Conference
On Human Resource Development (RESERD2008), 14-15 Jan. 2008. Primula
Hotel, Kuala Terengganu. pg 45 - 53.
Mustafa Man, Md. Yazid Mohd Saman and Wan Aezwani Wan Abu Bakar. (2008d).
ARPOS: Internet Mapping Solution for Dissemination of Statistical
Information. Proceeding Seminar Kebangsaan Matematik & Masyarakat
(SKMM‟08). 14-15 Feb. 2008. Grand Continental Hotel, Kuala Terengganu.
pg 50 – 59.
205
Mustafa Man, Md. Yazid Md. Saman, Noor Maizura M.Noor, W.Aezwani
W.A.Bakar, Khalid Samo. (2006a). An Architecture for web-based GIS System
for Artifical Reefs. Prosiding Third Real-Time Technology and Application
Symposium (RENTAS-IEEE). pg 20. 5-6 Disember 2006.
Mustafa Man, Md. Yazid Md. Saman, W.Aezwani W.A.Bakar, Zainuddin Bachok.
(2006b). Developmnet of an Application for PDA Based Fish Landing Data
Collection. Proceeding Estuarine Ecosystem National Symposium. pg 59. 7-8
November 2006.
Mustafa Man, Md. Yazid Mohd Saman, N.M Mohamad Nor, Aezwani W. Abu
Bakar, Khalid Samo, (2007a). ARPos Virtual Database: A Web-based GIS
Spatial Data Mapping System for Artificial Reefs. Prosiding 6th UMT Annual
Seminar On Sustainability Science and Management (ESHTME 2007). 2nd –
4th May 2007. pg 50.
Mustafa Man, Md. Yazid Mohd Saman, N.M Mohamad Nor, and Khalid Samo,
(2007b). Web-based Spatial Data Mapping for Artificial reefs: A System
Migration from BRAINs to ARPos. Prosiding National Computer System and
Software Engineering Conference (NaCES‟07). 20 -21 Ogos 20 07. pg 26.
Naim, N.F., Mohd Yassin, A.I., Zamri, W.M.A.W., Sarnin, S.S. (2011). MySQL
database for storage of fingerprint data. Proceedings - 2011 UKSim 13th
International Conference on Modelling and Simulation, UKSim 2011
(9780769543765) 2011. p.293-298
Narciso, F. E. (1999). A spatiotemporal data model for incorporating time in
geographic information systems (GEN-STGIS). University Of South Florida:
PHD Thesis.
Navathe, S. B. (1992). Evulotion of data modelling for Databases. Comm. ACM 35,
9.
Noraida Ali, Zarina Shukur dan Sofian Idris, (2008). Pendekatan Formalisasi Model
Berorientasi Objek Dengan Model Formal : Satu Tinjauan. Jurnal Teknologi,
49(D) Dis. 2008: 1-12.
Noraida Ali, Zarina Shukur dan Sufian Idris, (2006). Semi-Formal and Formal
Notation Automated Assessment. Asian Journal of Information Technology, 5:
1356-1360.
O’Brien, J. A., & Marakas, G. M. (2009). Management information systems. The 9th
Edition. Boston, MA: McGraw-Hill/Irwin.
206
O'Brien, J. & Marakas, G.M. (2008). Management Information Systems. New York,
NY: McGraw-Hill Irwin. pp. 185-189
O'Connor, J.J. and E.F. Robertson (2002). The History of Cartography. Scotland : St.
Andrews University.
Oracle, (1995). In-Depth Programme. Issue 5.
Oracle, (1999). Oracle 8i: User Guide and References. Realease 8.1.5
O'Sullivan, D. and D. Unwin (2002). Geographic Information Analysis. Wiley.
Ott, T. and Swiaczny, F. (2001). Time-integrative GIS. Management and analysis of
spatio-temporal data. Berlin / Heidelberg / New York: Springer.
Ougouti, N.S., Belblair, H., Amghar, Y. and Benharkat N. A. (2010). Integration of
Heterogeneous Data Sources. Journal of Applied Sceinces 10(22): ISSN 1812-
5654. 2923-2928 pp..
P. Beynon-Davies (2009). Business information systems. Basingstoke, UK: Palgrave.
ISBN 978-0-230-20368-6.
Parker, D. C., S. M. Manson, M.A. Janssen, M. J. Hoffmann and P. Deadman (2003).
Multi-agent systems for the simulation of land-use and land-cover change: A
review. Annals of the Association of American Geographers, 93, 314–337.
Patrick Ziegler and Klaus R. Dittrich (2004). Three Decades of Data Integration –
All Problems Solved?. In 18th IFIP World Computer Congress (WCC 2004),
Volume 12, Building the Information Society.
Paul A. Longley, Mike Goodchild, David J. Maguire, David W. Rhind (2010).
Geographic Information Systems and Science. 3rd
Edition. ISBN 978-0-470-
72144-5.
Paul, S. H. (1994). Graphic Gems IV. First Edition, Ap Professional, 955
Massachusetts Avenue, Cambridge, MA.
Perry, Matthew; Hakimpour, Farshad; Sheth, Amit (2006). Analyzing Theme, Space
and Time: an Ontology-based Approach. Proc. ACM International Symposium
on Geographic Information Systems. pp. 147–154
Pinde Fu dan Jiulin Sun (2010). Web GIS: Principles and Applications. ESRI Press.
Redlands, CA. ISBN 158948245X.
Pinto, G.R.B.; Medeiros, S.P.J.; Strauch, J.C.M.; de Souza, J.M.; Marques, C.R.F.
(2001). X-Arc spatial data integration in the SPeCS collaborative design
framework. Computer Supported Cooperative Work in Design, The Sixth
International Conference on, . 56 –60
207
R. Watson, (2004). Spatial Allocation of Global Fisheries landings using rule-based
procedures, GIS/Spatial Analysis in Fisheries and aquatic Sciences.
R. Watson, C.Revenga, Y.Kura (2006). Fishing gear associated with global marine
catches I. Database Development. ELSEVIER.
Raju Halder, Shantanu Pal, and Agostino Cortesi (2010). Watermarking Techniques
for Relational Databases: Survey, Classification and Comparison. The Journal
of Universal Computer Science, vol 16(21), pp. 3164-3190.
Raymond T. Ng dan Jiawei Han (2002). CLARANS: A Methods for clustering objects
for Spatial Data Mining. IEEE Transactions On Knowledge and Data
Engineering, Vol. 14, No. 5. Pg 1003 – 1015.
Richard T. Snodgrass (2009). TSQL2 Temporal Query Language.
www.cs.arizona.edu. Computer Science Department of the University of
Arizona.
Rizkiana Amalia, (2007). Analisis Deteksi Outlier Menggunakan CLARANS
(Clustering Large Application based on RANdomized Search). Telekom
www.ittelkom.ac.id.
Rumbaugh, J., M. Blaha, W. Premerlani, F. Eddy dan W. Lorensen. (1991). Object-
Oriented Modeling and Design. New York: Prentice Hall.
Sajeevan G. (2006). Customise and empower. www.geospatialtoday.com: April
2006. 40 pp.
Sajeevan G. (2008). Latitude and longitude – A misunderstanding. Current Science:
March 2008. Vol 94. No 5. 568 pp.
Sajimon Abraham and Sojan P. L. (2008). A Trigger Based Security Alarming
Scheme for Moving Objects on Road Networks. Published by Springer Berlin /
Heidelberg.
Samet, H. (1995). General Research Issues in Multimedia Database Systems. ACM
Computing Surveys, Vol 27, No. 4,
Samet, H. (1995). Spatial data structures in Modern Database Systems. The Object
Model, Interoperability, and Beyond, W. Kim, Ed., Addison- Wesley/ACM
Press. 361-385
Samet, H. and Aref, W. G. (1995). Spatial data models and query processing in
Modern Database Systems. The Object Model, Interoperability, and Beyond,
W. Kim, Ed., Addison-Wesley/ACM Press. 338-360.
208
Scheldeman, X. & van Zonneveld, M. (2010). Training Manual on Spatial Analysis
of Plant Diversity and Distribution. Bioversity International.
Seltzer, M. (2008). Beyond Relational Databases. Communications of the ACM,
51(7), 52–58.
Shafry Rahim dan Daut Daman (2001). A Layer Based Approach for 2D Map
Presentation. Malaysian Science and Technology Congress 2001 (MSTC
2001), Symposium C, Information And Information Technology , Pulau Pinang,
8-10 November 2001.
Shafry Rahim dan Daut Daman (2001). Double Cube Data Model For GIS
Databases, Advance ICT for The New Millennium, The 2nd Conference On
Information Technology, Kuching, Sarawak, 17-19 October 2001.
Shafry Rahim dan Daut Daman (2001). Time Element in Geographical Information
System, Malaysian Science and Technology Congress 2001 (MSTC 2001),
Symposium C, Information And Information Technology , Pulau Pinang, 8-10
November 2001
Shafry Rahim, Daut Daman dan Harihodin Selamat (2000). Discussion On Issue:
GIS Data Model, Malaysian Science and Technology Congress 2000 (MSTC
2000), Symposium B, Konvensyen Sains dan Teknologi Ipoh, Oct 2000.
Shafry Rahim, Daut Daman dan Harihodin Selamat (2001). Extended Feature Based
Approach For GIS Databases, The International Water Association
Conference on Water And Wastewater Management for Developing Countries,
PWTC, Kuala Lumpur, 29-31 October 2001.
Shafry Rahim, Daut Damandan Harihodin Selamat (2001). Integrated Spatial and
Nonspatial Data Mode for Geographical Information System (Logical and
Physical Design) , Scored 2001, IEEE Student Conference, February 2001.
Shashi Shekhar and Sanjay Chawla (2003). Spatial Databases: A Tour. Prentice
Hall, 2003 (ISBN 0-13-017480-7).
Shekhar, S., Chawla, S., Ravada, S., Fetterer, A., Liu, X. and Liu, C.T. (1999).
Spatial Databases: Accomplishments and Research Needs. IEEE Transactions
on Knowledge and Data Engineering
Shekhar, S., Coyle, M., Goyal, B. , Liu, D. R. and Sarkar, S. S. (1997). Data Models
in Geographic Information Systems. Communications of the ACM , Vol. 40,
No. 4.
209
Shekhar, S., Liu, X. , and Chawla, S. (1998). An Object Model of Direction and Its
Implications. GeoInformatica 3:4, 357-379 (1999), Kluwer Academic
Publishers; A summary of results was among 5 best papers in Sixth
International Symposium on Advances in Geographic Information System
Shekhar, S., Lu, C.T. and Zhang, P. (2003). A unified approach to detection spatial
outliers. GeoInformatica 7, 139-166.
Shekhar,S., Coyle, M., Goyal, B. , Liu, D. R. and Sarkar, S. S.(1997). Experiences
with Data Models in Geographic Information Systems. Communications of the
ACM , Vol. 40, No. 4, April 1997.
Shukur Z., Alias N, Mohamed Halip M.H., and Idrus B (2007). Formal Validation of
The Safety Property of Sack Protocol Using Theorem Proving Technique.
Journal of Computer Science, vol. 3, pp. 449-453.
Six, H.-W.; Widmayer, P. (1988). Spatial searching in geometric databases. Data
Engineering, 1988. Proceedings. Fourth International Conference. 496 –503
Soller, D.R., Berg, T.M., and Wahl, Ron (2000). Developing the National Geologic
Map Database, phase 3—An online, "living" database of map information". In
Soller, D.R., ed., Digital Mapping Techniques ‘00—Workshop Proceedings:
U.S. Geological Survey Open-File Report 00-325, p. 49–52.
Srinivas, S.; Biswas, A.; Srinivasan, J. (2010). An application synopsis tool for
database applications developed using oracle application express. ISEC'10 -
Proceedings of the 2010 India Software Engineering Conference
(9781605589220) 2010. p.113-118.
Stefanovic, N.; Jiawei Han; Koperski, K (2000). Object-based selective
materialization for efficient implementation of spatial data cubes. Knowledge
and Data Engineering, IEEE Transactions on , Volume: 12 Issue: 6 , Nov.-
Dec.938 –958
Stefansson, G. (1996). Analysis of groundfish survey abundance data: combining the
GLM y delta approaches. Ices Journal of Marine Science, 53: 577 – 588 pp.
Steiniger, S., and Hunter, A.J.S. (2010). Free and open source GIS software for
building a spatial data infrastructure. In E. Bocher and M. Neteler (eds):
Geospatial Free and Open Source Software in the 21st Century: Proceedings of
the first Open Source Geospatial Research Symposium, 2009, LNG&C,
Springer, Heidelberg, in press.
210
Teorey, T.; Lightstone, S. and Nadeau, T. (2005). Database Modeling & Design:
Logical Design. 4th
edition. Morgan Kaufmann Press. ISBN 0-12-685352-5
Terje Totland (1997). 5.2.7 Object Modeling Technique (OMT). Thesis, Norwegian
University of Science and Technology (NTNU), Trondheim.
Terwilleger, R. B., M. J. Maybee dan L. J. Osterweil. (1989). An Example of Formal
Specification as an Aid to Design and Development. ACM SIGSOFT Software
Engineering Notes. 14(3): 266-272.
The Standards Committee of the Association of Geographic Information (1991). AGI
GIS Dictionary. University of Edinburgh.
Thomas Devogele, Cristine Parent dan Stefano Spaccapietra (1998). On Spatial
Database Integration. International Journal of Geographic Information
Systems, Special Issue on System Integration, Vol. 12, No 3.
Thurston, J., Poiker, T.K. and J. Patrick Moore. (2003). Integrated Geospatial
Technologies: A Guide to GPS, GIS, and Data Logging. Hoboken, New Jersey:
Wiley.
Understanding GIS (1995). The ARC/INFO Method. Enviromental System Research
Institute.
Usery, E.L. (1996). A features-based Geographic Information System Model.
Photogrammetric Engineering & Remoting Sensing, Vol.62, No.7. 833- 838
Uzam, M., Jones, A. H and Ajlouni, N. 1996. Conversion of Petri Net Controllers for
Manufacturing Systems into Ladder Logic Diagrams, IEEE.
Vert, G.; Morris, A.; Stock, M.; Jankowski, P. (1999). Extending ERD Modeling
Notation to Fuzzy Management of GIS Datasets. Fuzzy Information Processing
Society, 1999. NAFIPS. 18th International Conference of the North American.
819 –823
Villaroel, J. L. and Medrano, P. R. M. 1994. Using Petri Net Models at the
Coordination Level for Manufacturing Systems Control, University of
Zaragoza, Spain.
Vradis, C. (1999). Design and Implementation of a Multi-Purpose Object- Oriented
Spatio-Temporal (MpooST) data model for Cadastral and Land Information
Systems (C/LIS). Universiti of Glasgow: Master Theses.
Wang, D. (1998). An Event Based Data Model For Transportation Information
Systems. Florida Atlantic University: Master Theses.
211
Wang, E., H. Richter dan B. Chen. (1997). Formalizing and Integrating the Dynamic
Model with OMT. Proceedings of the 19th Software Engineering International
Conference. 45-55.
Wang, J. 1998. Timed Petri Net: Theory and Application, Springer.
Weber, M. (1996). Combining State Charts and Z for the Design of Safety-Critical
Control Systems. FME’96: Industrial Benefit and Advances in Formal
Methods, LNCS 1051. 307- 326.
Wei Liu dan Xiaofeng Meng. (2006). Web Database Integration. In Proceedings of
The Ph.D Workshop in Conjuction with VLDB 06, Seoul, Korea.
Wheatley, David and Gillings, Mark (2002). Spatial Technology and Archaeology.
The Archaeological Application of GIS. London, New York, Taylor & Francis
White, Colin (2004). In the Beginning: An RDBMS History. Teradata Magazine
Online. September 2004 edition. URL:
http://www.teradata.com/t/page/127057.
White, R. and G. Engelen (1997). Cellular automata as the basis of integrated
dynamic regional modelling. Environment and Planning B: Planning and
Design, 24, 235–246.
Worboys, Michael, and Matt Duckham (2004). GIS: a computing perspective. Boca
Raton: CRC Press.
Xiaofang Zhou; Yanchun Zhang; Sanglu Lu; Guihai Chen (2000). On spatial
information retrieval and database generalization. Digital Libraries: Research
and Practice, 2000 Kyoto, International Conference on. , 2000. 328 –334.
Yang, Chun. (2011). Study on new GIS support platform of telecommunications.
Communication Software and Networks (ICCSN), 2011 IEEE 3rd International
Conference on (978-1-61284-485-5) 2011. p.343-346.
Youn, C. (1992). Data Migration. Proceedings of the IEEE International Conference
on Systems, Man, and Cybernetics, Chicago, Illinois, USA, Volume 2, pages
1255-1258.
Yu Xia; Jun Gong; Xinyan Zhu (2011). Personalized retrieval of spatial information
combining user profile with query request. Geoinformatics, 2011 19th
International Conference on (2161-024X) (978-1-61284-849-5) 2011. p.1- 4.
Zhao Qiang; Zeng Xuan; Zhi Ting (2011). The Research and Design of GIS sharing
platform architecture of power industry based on the Web service. Software
212
Engineering and Service Science (ICSESS), 2011 IEEE 2nd International
Conference on (978-1-4244-9699-0) 2011. p.877-880.
Zhou, Q. and Liu, X. (2003). Analysis of errors of derived slope and aspect related
to DEM data properties. Computers and Geosciences 30: 269–378.
Zhuge, H. (2008). The Web Resource Space Model. Web Information Systems
Engineering and Internet Technologies Book Series. 4. Springer.
Zielinski, Krzysztof (2006). Software Engineering: Evolution and Emerging
Technologies. Amsterdam: IOS Press.
http://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Access
http://gislab.wharton.upenn.edu/LINKD.dataformats.html
http://www.dof.gov.my
http://www/lkim.gov.my
